基于社会计算和深度学习的社交网络特定内容监控

发布时间：2017-09-04 11:17

  本文关键词：基于社会计算和深度学习的社交网络特定内容监控

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【摘要】：社交网络极大地方便了人们的生活,加速了信息的共享,但同时也被用于不良和敏感信息的传播,内容安全问题亟待解决。针对此类问题,提出了一套基于社会计算和深度学习的社交网络特定内容监控体系,首先基于成对监督信息实现以内容为导向的半监督社区发现,找到所关心的特定人群;然后对所挖掘的特定人群进行实时监控并获取其发布的内容,对图像和视频进行实时自动内容识别;同时针对实网数据误报多的问题提出面向多负类的误判修正方法,以达到收集实时信息,净化网络环境,在一定程度上预防犯罪的目的。
【作者单位】： 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室;中兴通讯股份有限公司;上海交通大学电子工程系;
【关键词】： 社会计算 社区发现 深度学习 图像识别 社交网络
【基金】：国家重点研发计划(2016YFB0800403) 中兴通讯研究基金资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1　简介随着互联网的飞速发展,网络中的信息共享和传播日益广泛。社交网站凭借其交际属性和分享便利性迅速崛起,拥有着庞大的用户群。We　Are　Social　2016网络报告[1]显示,2016年全球社交媒体用户达到23.1亿,相当于31%的全球渗透率,其中移动社交媒体用户达到19.7亿,保持联通

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本文编号：791215