社交网络中基于随机游走介数的Sybil攻击检测算法研究

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社交网络中基于随机游走介数的Sybil攻击检测算法研究

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社交网络中基于随机游走介数的Sybil攻击检测算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
· 研究背景及意义	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-13页
· 本文的主要研究内容	第13-14页
· 本文的组织结构	第14-16页
第2章社交网络和相关理论知识介绍	第16-25页
· 社交网络介绍	第16-21页
· 社会网络	第16-17页
· 社交网络及其发展	第17-18页
· 社会网络分析衡量值	第18-21页
· 社交网络中的安全问题及 Sybil 攻击	第21-22页
· 团体检测算法以及其他相关知识简介	第22-24页
· 本章小结	第24-25页
第3章基于随机游走模型的边介数计算算法	第25-35页
· 相关模型及定义	第25-27页
· c-path 边介数模型构建与分析	第27-32页
· c-path 边介数模型设计策略	第27-29页
· c-path 边介数模型策略实现方案	第29-32页
· c-path 边介数计算算法的描述	第32-33页
· 算法时间复杂度分析	第33页
· 本章小结	第33-35页
第4章基于边聚类的 Sybil 攻击团体检测算法	第35-47页
· 基于 k-means 的边聚类算法	第35-40页
· 初始中心点选择方案和距离存储策略	第35-38页
· 基于 k-means 的边聚类算法描述	第38-40页
· 基于标签权值的 Sybil 团体检测算法	第40-45页
· 传统标签传播团体检测方法的分析	第41页
· 基于标签权值的团体检测算法设计思想	第41-44页
· 基于标签权值的团体检测算法的描述	第44-45页
· 本章小结	第45-47页
第5章实验验证与分析	第47-56页
· 实验准备工作	第47-49页
· 实验数据的来源	第47-48页
· 实验数据集的形成	第48页
· 实验环境	第48页
· 实验评价标准	第48-49页
· SCDA 算法同经典算法的对比实验及结果分析	第49-55页
· 对比算法简介	第49页
· 不同 Sybil 攻击规模下的假正率和假负率对比	第49-52页
· 不同 Sybil 攻击规模下的模块性度量对比	第52-54页
· 实验结果分析	第54-55页
· 本章小结	第55-56页
结论	第56-58页
参考文献	第58-63页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第63-64页
致谢	第64-65页
作者简介	第65 页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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