發(fā)布時(shí)間：2019-05-07 17:03

【摘要】：縱觀近年來(lái)中文微博發(fā)展的趨勢(shì)，隨著用戶(hù)數(shù)量不斷增加，用戶(hù)在微博中的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)逐步完善，微博中潛在的隱私泄露問(wèn)題也日益成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)，其中蘊(yùn)含的巨大商機(jī)亦待爆發(fā)。本文的工作圍繞中文微博的隱私泄露問(wèn)題展開(kāi)，提出了一套中文微博隱私挖掘方案。主要工作包括以下幾個(gè)方面： （1）針對(duì)中文微博隱私挖掘?qū)��?shù)據(jù)的特殊需求，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套基于Web技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。提出了基于開(kāi)放平臺(tái)接口與頁(yè)面解析技術(shù)相結(jié)合的微博數(shù)據(jù)獲取方案：通過(guò)線性控制開(kāi)放平臺(tái)接口的訪問(wèn)頻率，解決了訪問(wèn)受限問(wèn)題；配合網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)，彌補(bǔ)了開(kāi)放平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)信息不完全等問(wèn)題。 （2）將基于模塊度優(yōu)化的啟發(fā)式算法應(yīng)用到微博網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)檢測(cè)中，并對(duì)其鄰接矩陣的構(gòu)造提出了針對(duì)微博特性的改進(jìn)方案。利用D3可視化引擎將微博網(wǎng)絡(luò)抽象成無(wú)向圖，在強(qiáng)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，提出了結(jié)合微博關(guān)系有向性、二度人脈特性的鄰接矩陣邊權(quán)重算法，實(shí)現(xiàn)了微博網(wǎng)絡(luò)關(guān)系從有向性到無(wú)向性的轉(zhuǎn)換。經(jīng)檢驗(yàn)，該方案在保證算法效率的前提下，使得社區(qū)檢測(cè)的成功率從80.32%提高到了90.16%。 （3）通過(guò)基于社區(qū)檢測(cè)的隱私分析方法，利用社區(qū)中相同的公開(kāi)信息來(lái)推斷目標(biāo)用戶(hù)未公開(kāi)的隱私信息，以不低于50%的置信度獲得用戶(hù)的地理位置信息、職業(yè)信息、教育信息。 （4）采用借助SAE分詞服務(wù)的自建詞庫(kù)的中文關(guān)鍵字提取方法，，幫助實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)興趣等信息的挖掘。根據(jù)中文微博關(guān)鍵字提取與傳統(tǒng)關(guān)鍵字提取工作的區(qū)別進(jìn)行方案的設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)了處理中文微博嘈雜信息的啟發(fā)式噪聲過(guò)濾規(guī)則。利用社區(qū)檢測(cè)結(jié)合關(guān)鍵字提取的方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)更深層隱私信息的挖掘。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP309;TP393.092

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2471245