微博垃圾信息检测
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·研究现状 | 第12-16页 |
| ·垃圾用户检测 | 第12-15页 |
| ·垃圾微博检测 | 第15-16页 |
| ·论文研究内容与贡献 | 第16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 国内外相关工作 | 第18-26页 |
| ·互联网中的垃圾问题 | 第18-20页 |
| ·电子邮件中的垃圾问题 | 第18页 |
| ·搜索引擎中的垃圾问题 | 第18-19页 |
| ·Web 2.0上的垃圾问题 | 第19-20页 |
| ·微博中的垃圾问题 | 第20-22页 |
| ·僵尸粉用户 | 第20-21页 |
| ·营销类型用户 | 第21页 |
| ·垃圾微博 | 第21-22页 |
| ·社交网络中的垃圾信息研究 | 第22-24页 |
| ·社交网络中的垃圾问题 | 第22页 |
| ·社交网络平台中的垃圾信息检测 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 微博用户特征分析 | 第26-34页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·微博数据获取 | 第26-27页 |
| ·用户特征分析 | 第27-32页 |
| ·用户基本特征分析 | 第27-28页 |
| ·用户行为特征分析 | 第28-31页 |
| ·用户社交关系分析 | 第31-32页 |
| ·基于用户特征的用户分类 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 微博垃圾用户检测 | 第34-54页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·垃圾用户检测总体框架 | 第35-36页 |
| ·正常/垃圾得分计算方法 | 第36-39页 |
| ·基于重复微博检测潜在垃圾用户 | 第39-42页 |
| ·重复信息图 | 第40页 |
| ·重复指数计算 | 第40-42页 |
| ·结合用户特征的垃圾用户过滤 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-52页 |
| ·实验说明 | 第43-44页 |
| ·特征筛选 | 第44-46页 |
| ·僵尸粉检测实验结果 | 第46-50页 |
| ·营销用户检测实验结果 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 垃圾微博检测 | 第54-64页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·垃圾微博检测流程 | 第55页 |
| ·数据选取及特征提取 | 第55-58页 |
| ·实验微博选取 | 第55-56页 |
| ·微博文本特征 | 第56-57页 |
| ·非文本特征 | 第57-58页 |
| ·结合用户可信度的垃圾微博过滤 | 第58页 |
| ·实验结果 | 第58-62页 |
| ·实验数据说明 | 第58-59页 |
| ·特征筛选 | 第59-60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·论文工作总结 | 第64页 |
| ·下一步工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第74页 |
