微博炒作账户特征分析与群体发现技术研究

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微博炒作账户特征分析与群体发现技术研究

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微博炒作账户特征分析与群体发现技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-12页
第一章绪论	第12-18页
1.1 课题背景及意义	第12页
1.2 相关工作和研究现状	第12-16页
1.2.1 微博账户分析相关研究	第13-14页
1.2.2 不良账户发现相关研究	第14-15页
1.2.3 账户角色分析相关研究	第15-16页
1.3 主要研究内容	第16页
1.4 论文结构安排	第16-18页
第二章微博炒作账户研究框架	第18-24页
2.1 炒作账户的相关概念与分类	第18-20页
2.1.1 相关概念	第18-19页
2.1.2 炒作账户分类	第19-20页
2.2 炒作账户研究中的关键问题	第20-21页
2.3 炒作账户研究框架	第21-23页
2.4 本章小结	第23-24页
第三章基于特征分析的炒作账户识别方法	第24-40页
3.1 问题描述	第24-25页
3.1.1 相关概念	第24-25页
3.1.2 炒作账户识别模型	第25页
3.2 炒作账户特征分析	第25-33页
3.2.1 属性集构建	第25-31页
3.2.2 特征选择	第31-33页
3.3 分类器选取	第33-35页
3.4 实验及结果分析	第35-37页
3.4.1 数据集	第35页
3.4.2 评价指标	第35-36页
3.4.3 结果分析	第36-37页
3.5 本章小结	第37-40页
第四章基于最大频繁项集挖掘的炒作群体发现方法	第40-54页
4.1 问题描述	第40-41页
4.1.1 相关概念	第40-41页
4.1.2 关键问题	第41页
4.2 最大频繁项集挖掘技术研究	第41-48页
4.2.1 最大频繁项集挖掘算法分析	第41-42页
4.2.2 基于迭代交集的最大频繁项集挖掘算法	第42-48页
4.3 基于最大频繁项集挖掘的炒作群体发现	第48-50页
4.3.1 炒作群体发现模型	第48页
4.3.2 炒作微博事务库构建	第48-49页
4.3.3 最大频繁项集归并	第49-50页
4.4 实验及结果分析	第50-53页
4.4.1 数据集	第50-51页
4.4.2 IIA算法性能评估	第51页
4.4.3 相关参数设定	第51-52页
4.4.4 结果分析	第52-53页
4.5 本章小结	第53-54页
第五章基于IK-means的炒作账户角色分析方法	第54-72页
5.1 问题描述	第54-57页
5.1.1 相关概念	第54-56页
5.1.2 相关工作介绍	第56-57页
5.1.3 炒作账户角色分析模型	第57页
5.2 转发关系网络构建与特征向量提取	第57-61页
5.2.1 转发关系网络构建	第58-59页
5.2.2 特征向量提取	第59-61页
5.3 基于二分K-means的递增聚类算法	第61-64页
5.3.1 算法思想	第61-63页
5.3.2 贝叶斯信息准则	第63-64页
5.3.3 算法分析	第64页
5.4 炒作账户角色划分	第64-66页
5.5 实验及结果分析	第66-71页
5.5.1 数据集	第66-67页
5.5.2 IK-means算法评估	第67-68页
5.5.3 角色划分结果分析	第68-71页
5.6 本章小结	第71-72页
结束语	第72-74页
致谢	第74-76页
参考文献	第76-80页
作者简历	第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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