社交媒体热点话题中合作行为检测

发布时间：2017-03-31 09:42

  本文关键词：社交媒体热点话题中合作行为检测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,蓬勃发展的网络社交媒体是人们生活中重要的信息来源。然而作为社交媒体中的焦点内容,热点话题己成为恶意传播行为的重要目标,例如广告宣传、病毒营销、谣言散播和舆论攻击等。它们的共同特点是利用许多账号合作推动目标话题的传播。这种合作传播的热点话题恶化了网络环境,降低了社交媒体内容质量,甚至可能造成严重的社会危害和法律后果。本文对海量社交媒体数据进行挖掘,分析热点话题中合作式传播行为的机制。本文形式化定义了热点话题合作行为检测问题,提出了一种合作行为分析框架,设计并实现了一种分布式在线检测方法。实验证明,该框架可以准确分析出热点话题中的合作行为,在线检测方法具有良好的效果和较高的系统吞吐率。本文主要工作包括以下三点：·提出了热点话题合作行为检测问题在社交媒体数据模型中形式化定义了热点话题与合作行为,提出了评测指标。给出了解决该问题的一般思路,即通过计算凝聚子群进行热点话题发现和构建统计模型分析合作行为。·提出了一种热点话题合作行为分析框架该框架主要包括候选热点发现与合作行为分析两部分。本文提出了一种基于共享边的凝聚子群算法进行热点话题发现,并提出了社区关联距离进行合作行为分析。实验证明通过该框架可以有效处理海量社交媒体数据,发现社交媒体中的热点话题并分析其中的合作行为。·提出了一种分布式在线检测方法设计了在线语义消息图构建和凝聚子群计算的分布式算法,并在Spark内存计算系统上实现,训练了AdaBoost监督学习模型进行在线分类。实验结果说明该方法达到了较高的检测精度,系统具有较高的吞吐率和较小的响应延迟,能够满足在线应用的需要。研究热点话题中的合作行为可以帮助我们更深入地了解其种类、机制和动机,具有行为学和社会学意义。对热点话题中合作关系的分析可以用于改进社交媒体反垃圾系统,屏蔽垃圾用户和消息。对热点话题合作行为的在线检测还具有重要的现实意义,可以及时对威胁进行预警和解除,帮助用户获得更高质量的内容,增强用户体验。
【关键词】：社交媒体 热点发现 合作行为分析 新浪微博 分布式计算
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G206;TP391.1
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第一章 绪论13-18
• 1.1 研究背景13-16
• 1.2 本文工作与主要贡献16-17
• 1.3 组织结构17-18
• 第二章 相关工作18-23
• 2.1 社交媒体内容分析19-20
• 2.2 社交媒体用户行为分析20-21
• 2.3 社交媒体滥用21
• 2.4 本章小结21-23
• 第三章 问题描述23-32
• 3.1 问题定义和解决思路23-27
• 3.1.1 社交媒体数据模型23-25
• 3.1.2 合作热点话题检测25-27
• 3.2 在线社交媒体数据27-31
• 3.2.1 新浪微博27-29
• 3.2.2 数据集介绍29-31
• 3.3 本章小结31-32
• 第四章 热点话题合作行为分析框架32-56
• 4.1 语义消息图构建33-36
• 4.1.1 特征抽取33-34
• 4.1.2 Simhash降维34-35
• 4.1.3 海明距离计算35-36
• 4.2 热点话题发现36-40
• 4.2.1 凝聚子群算法36-38
• 4.2.2 基于共享边的算法38-40
• 4.3 合作行为分析40-47
• 4.3.1 消息关联记录40-42
• 4.3.2 SSN-LDA社区发现模型42-44
• 4.3.3 社区关联距离计算44-46
• 4.3.4 时间复杂度46-47
• 4.4 实验与结果分析47-54
• 4.4.1 实验环境47
• 4.4.2 数据预处理47
• 4.4.3 热点话题发现47-49
• 4.4.4 合作行为分析49-54
• 4.5 本章小结54-56
• 第五章 分布式在线检测方法56-69
• 5.1 在线热点话题发现56-63
• 5.1.1 Spark分布式内存计算系统56-57
• 5.1.2 在线语义消息图构建57-62
• 5.1.3 分布式凝聚子群计算62-63
• 5.2 热点话题在线分类63-65
• 5.2.1 热点特征抽取64-65
• 5.2.2 Boosting方法65
• 5.3 实验与分析65-68
• 5.4 本章小结68-69
• 第六章 总结与展望69-72
• 参考文献72-83
• 致谢83-85
• 攻读硕士学位期间发表论文和科研情况85

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