众包营销中微博与水军的联合检测
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 社交水军检测 | 第13-15页 |
| 1.2.2 众包水军检测 | 第15-16页 |
| 1.2.3 研究现状总结 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 相关背景概述及数据分析 | 第19-27页 |
| 2.1 众包服务 | 第19-21页 |
| 2.1.1 众包服务概述 | 第19页 |
| 2.1.2 众包营销 | 第19-21页 |
| 2.2 数据获取与分析 | 第21-26页 |
| 2.2.1 数据集获取 | 第21-23页 |
| 2.2.2 数据集分析 | 第23-25页 |
| 2.2.3 正负例标注 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 众包营销微博与水军联合检测模型 | 第27-37页 |
| 3.1 联合检测网络拓扑建模 | 第27-33页 |
| 3.1.1 转发网络建模 | 第27-31页 |
| 3.1.2 关注网络建模 | 第31-33页 |
| 3.2 联合检测模型构建 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 先验类别计算与模型求解 | 第37-49页 |
| 4.1 多维特征提取 | 第37-41页 |
| 4.1.1 用户特征 | 第37-40页 |
| 4.1.2 微博特征 | 第40-41页 |
| 4.2 先验类别计算 | 第41-42页 |
| 4.3 模型求解 | 第42-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 实验设计与分析 | 第49-61页 |
| 5.1 实验环境 | 第49页 |
| 5.2 实验设计 | 第49-52页 |
| 5.2.1 实验目的 | 第49页 |
| 5.2.2 数据集划分 | 第49-50页 |
| 5.2.3 评价指标 | 第50-51页 |
| 5.2.4 对比算法 | 第51-52页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第52-59页 |
| 5.3.1 模型参数设置 | 第52页 |
| 5.3.2 算法收敛情况 | 第52-53页 |
| 5.3.3 检测结果对比分析 | 第53-56页 |
| 5.3.4 模型各因素贡献度分析 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 原型系统设计与实现 | 第61-71页 |
| 6.1 原型系统设计 | 第61-63页 |
| 6.2 原型系统实现 | 第63-70页 |
| 6.2.1 开发环境 | 第63页 |
| 6.2.2 支撑技术 | 第63页 |
| 6.2.3 技术细节 | 第63-68页 |
| 6.2.4 系统功能展示 | 第68-70页 |
| 6.3 原型系统特点 | 第70页 |
| 6.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第七章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 7.1 工作总结 | 第71-72页 |
| 7.2 研究展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 作者简介 | 第79页 |
