發(fā)布時(shí)間：2018-03-10 23:42

  本文選題：垃圾檢測(cè)　切入點(diǎn)：用戶分類　出處：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,社交網(wǎng)絡(luò)成為人們獲取信息和交流互動(dòng)的重要平臺(tái)。人們期待社交網(wǎng)絡(luò)成為一個(gè)安全、可靠的交流平臺(tái),然而,層出不窮的傳播垃圾信息的行為對(duì)正常用戶造成了極大的干擾,甚至威脅著用戶的個(gè)人信息安全。如何對(duì)垃圾用戶及其發(fā)布的垃圾消息進(jìn)行識(shí)別,已經(jīng)成為了亟待解決的問(wèn)題。本文針對(duì)垃圾用戶的檢測(cè)問(wèn)題,提出了基于內(nèi)容識(shí)別和基于特征識(shí)別的兩種算法,從不同的角度識(shí)別出垃圾用戶。一方面,搭建了基于字符粒度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CharCNN用于垃圾信息檢測(cè),直接使用漢字作為輸入特征,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了漢字用于字符級(jí)CNN的優(yōu)越性,準(zhǔn)確率達(dá)到了 93%。在此基礎(chǔ)上,為了通過(guò)垃圾信息定位垃圾用戶,引入序貫概率比模型,使用CNN模型對(duì)用戶發(fā)送的消息進(jìn)行分類,通過(guò)對(duì)分類結(jié)果序列建模,實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的實(shí)時(shí)監(jiān)控及分類,從而有效識(shí)別出垃圾用戶。另一方面,以新浪微博為研究對(duì)象,基于微博用戶的特點(diǎn),從用戶信息,用戶行為,社交關(guān)系和博文文本內(nèi)容等四個(gè)角度出發(fā),分析了可用的特征集合并完成了特征信息獲取算法的設(shè)計(jì)。通過(guò)多種特征選擇算法完成特征排序后,結(jié)合不同類別的分類器在平衡數(shù)據(jù)集以及不平衡數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn),選出了最優(yōu)特征子集與最佳分類器的搭配,完成了垃圾用戶的檢測(cè)算法。并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了算法的有效性,準(zhǔn)確率達(dá)到了 90%。最后,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)垃圾用戶分類檢測(cè)及標(biāo)注系統(tǒng),該系統(tǒng)可以完成樣本數(shù)據(jù)的獲取并使用兩種分類算法完成分類預(yù)測(cè),通過(guò)仿真測(cè)試證明了兩種算法的有效性。
[Abstract]:With the rapid development of the Internet, social networking has become an important platform for people to access information and communicate with each other. The behavior of spreading spam information in endlessly has caused great interference to the normal users and even threatened the personal information security of the users. In this paper, two algorithms based on content recognition and feature recognition are proposed to identify garbage users from different angles. A convolution neural network (CharCNN) based on character granularity is built for spam detection, and Chinese characters are directly used as input features. The superiority of Chinese characters used in character level CNN is verified by experiments, and the accuracy is 933%. In order to locate the garbage users through spam information, the sequential probability ratio model is introduced, and the CNN model is used to classify the messages sent by the users. By modeling the sequence of the classification results, the real-time monitoring and classification of the users are realized. On the other hand, taking Weibo of Sina as the research object, based on the characteristics of the user, from four angles of user information, user behavior, social relations and the content of the blog text, The available feature sets are analyzed and the design of feature information acquisition algorithm is completed. After several feature selection algorithms are used to complete feature sorting, the performance of different classifiers on balanced and unbalanced data sets is combined. The collocation of the optimal feature subset and the best classifier is selected, and the detection algorithm of garbage user is completed. The validity of the algorithm is proved by experiments, and the accuracy reaches 90%. Finally, A garbage user classification detection and tagging system is designed and implemented. The system can obtain the sample data and use two classification algorithms to complete the classification prediction. The simulation results show that the two algorithms are effective.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.092;TP391.1

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5 杜p，

本文編號(hào)：1595580