基于图神经网络的医药论坛水军识别研究

发布时间：2024-05-15 06:10

　　随着互联网的发展,医药论坛在社交网络平台和医疗健康知识服务中扮演着重要角色,它也成为了网络水军觊觎的热门目标之一。许多无良商家雇佣水军发布诱导信息,宣传无资质的产品和治疗方法,如任由他们肆意而为,将会给广大网民(包括病患)造成人身和财产损失。因此准确识别和清除这些水军变得尤为重要。医药论坛中的水军有着和其他网络平台所不同的特性。随着网络实名化的普及,医药论坛的水军也从旧有的无所顾忌,到现在从行为上越来越趋近于正常用户,这给识别带来了更大的难度和更高的要求,许多传统的检测方式已经无法匹配新的场景也无法满足新的需求。本文通过分析和提取医药论坛用户的行为和关系特征,创建了多个医药论坛水军检测模型,包括传统机器学习分类模型与图神经网络分类模型,并通过实验进行对比。本文具体的工作有:(1)设计并部署了医药论坛网络数据采集爬虫程序,在甜蜜家园平台采集真实海量的用户论坛数据;(2)将采集到的数据进行格式化、清洗和分析,从用户信息特征、用户行为特征、用户论坛社交网络特征、用户行为关系四个角度分析数据,并提取特征值。提出了单位在线时间回帖数、用户活跃时段、发言时间间隔等新的特征,并将它们用于医药论坛网络...

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1论文研究框架图

一、论文研究框架二、本文组织结构

图2.2神经元示意图

一个基本的神经元包括3个基本组成部分:输入信号、线性组合和非线性激活函数。如图所示:单个隐藏层的感知器的典型结构如下图所示,它通过将神经元进行堆叠得到,可以看到,隐藏层的输出就是对输入进行线性变换和非线性变换。

图2.3单层感知器示意图

单个隐藏层的感知器的典型结构如下图所示,它通过将神经元进行堆叠得到,可以看到,隐藏层的输出就是对输入进行线性变换和非线性变换。多层感知器,也称前馈神经网络。如图所示,单层感知器是它的一种特殊形式。多层感知器分为3个部分:输入层,隐藏层,输出层,其中隐藏层可以包括一层或者多层;每一....

图2.4多层感知器示意图

多层感知器,也称前馈神经网络。如图所示,单层感知器是它的一种特殊形式。多层感知器分为3个部分:输入层,隐藏层,输出层,其中隐藏层可以包括一层或者多层;每一层都由若干神经元组成,每个神经元承担的计算功能包括线性加权和非线性变换;层与层之间通过权值建立连接,后一层的每个神经元与前一层....

本文编号：3974022