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    重庆时时彩官方网站: 一种针对社交网络数据中有害信息监测的解决方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201611031105.9

    申请日:

    2016.11.17

    公开号:

    CN106776748A

    公开日:

    2017.05.31

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20161117|||公开
    IPC分类号: G06F17/30; G06Q50/00(2012.01)I 主分类号: G06F17/30
    申请人: 天津大学
    发明人: 王宝亮; 郭宁宁; 常鹏
    地址: 300072 天津市南开区卫津路92号
    优先权:
    专利代理机构: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 程毓英
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611031105.9

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.23|||2017.05.31

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开一种针对社交网络数据中有害信息监测的解决方法,包括下列步骤:步骤1.获取社交网络数据;步骤2.基于融合链接和时间的估计算法,衡量用户之间发布链接目的的相似性;步骤3.提取备选联盟;步骤4.备选联盟分类。本发明可以很精确地提取潜在联盟,并准确区分备选联盟的真实目的。

    权利要求书

    1.一种针对社交网络数据中有害信息监测的解决方法,包括下列步骤:
    步骤1.获取社交网络数据
    从公开的社交网络数据集中选择多个发布次数超过20次的URL用户,将用户、发布时
    间、发布内容存储在数据库中,随机选择其中的80%作为训练集,剩下的20%作为测试集。
    步骤2.计算两两账户之间发布行为的相似度
    对任一链接所包含的信息量计算公式如下:
    It(l)=-log(P(l))·e-Δt (1)
    其中,是链接l出现的概率,#l是训练集中链接l出现次数,N是数据集中所有链
    接总数;-Δt是包含链接l的所有微博消息平均发布的时间间隔,计算各个每个账户发布的
    所有链接的总信息量:
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    Numi(l)是链接i被该账户发布过的次数;It(l)是任一链接都包含的信息量,则两个账
    户之间发布链接行为包含的相同的信息的量如下公式:
    <mrow> <msubsup> <mi>I</mi> <mi>u</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munder> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>I</mi> <mo>&Element;</mo> <msub> <mi>L</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&cap;</mo> <msub> <mi>L</mi> <mi>J</mi> </msub> </mrow> </munder> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>Num</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>(</mo> <mi>l</mi> <mo>)</mo> <mo>+</mo> <msub> <mi>Num</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&CenterDot;</mo> <msup> <mi>I</mi> <mi>t</mi> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>l</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    设L代表该账户发布过的所有链接(l1,l2,...,ln)的集合;I∈Li∩LJ代表两个账户共同
    发布的URL,计算两两账户之间发布行为的相似度:
    <mrow> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msubsup> <mi>I</mi> <mi>u</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <msubsup> <mi>I</mi> <mi>u</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>I</mi> <mi>u</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>4</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    步骤3.提取备选联盟
    设定固定阈值,将相似度较高的账户连接起来构建一个账户图G,根据账户图G提取备
    选联盟,形成可能的推广或者作弊联盟;
    步骤4.备选联盟分类
    (1)根据备选联盟特征进行统计,统计数据包括平均发布时间间隔、联盟账户发布带链
    接的消息的平均数量、联盟账户发布带链接的消息出现频率、联盟账户平均发布的链接数
    量、联盟密度、域名数、有效链接数、文本相似度和黑名单数量;
    (2)用K最近邻分类算法构造分类器对备选联盟进行分类最终得到作弊联盟。
    2.根据权利要求1所述的针对社交网络数据中有害信息监测的解决方法,其特征在于,
    采用cohesive联盟提取方法提取备选联盟,如果子图G'中的边的数量接近于在同样节点数
    情况下可能存在的最大边的数量,那么子图G'就成为备选联盟。

    关 键 词:
    一种 针对 社交 网络 数据 有害信息 监测 解决方法
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