社交网络中水军用户团队不当行为准确识别技术

传统方法通过提取用户的静态行为特征,利用监督学习模型完成识别,在社交网络规模大的状态下,水军用户团队不当行为特征和正常用户越来越相似,无法准确识别社交网络中水军用户团队的不当行为。为了解决该问题,依据用户动态行为特征研究社交网络中水军用户团队不当行为准确识别技术。对社交网络进行描述,在此基础上,提取用户行为动态特征。把社交网络中水军用户团队不当行为识别问题看作二分类问题,将提取动态特征相应的样本作为输入,构建决策树,通过决策树对新的社交网络数据集进行水军用户团队不当行为识别。结果发现：采用的动态特征可有效反映水军团队不当用户行为特征;所提技术对水军用户团队不当行为的识别结果和人工标识结果基本一致;所提技术在三个数据集上的调和平均值和平衡准确度较其它技术高。可见所提技术识别准确性高。     

从“网络水军”现象分析网络诚信危机

"网络水军"、"网络黑社会"、"网络推手"等负面网络传播现象的出现,对正常网络民意和良性网络秩序造成冲击。针对当前网络诚信危机的现状,分析网络诚信危机的原因,提出应对网络诚信危机的对策,以促进信息社会的健康有序发展。     

一种社交网络用户领导者挖掘算法

社交网络中的用户领导者挖掘是用户影响力分析的重要问题.提出一种基于用户影响力评估的社交网络用户领导者挖掘算法.首先,描述问题模型以及模型相关定义;其次,提出了基于用户影响力和用户活跃度计算的用户领导力评估方法;最后,依据用户领导力和用户中心度计算实现用户领导者的挖掘.实验印证了该方法对于社交网络挖掘用户领导者的可行性和有效性.     

谁是“网络水军”?

如果你要"黑"一个人,请使用"网络水军";如果你想捧红一个人,也请使用"网络水军"。章子怡的"泼墨门"、"诈捐门";郭德纲被"黑";"新红楼"被"黑",都有"网络水军"的参与。"网络水军"是指受雇于网络公关公司、以发帖回帖为主要手段、为雇主进行网络造势的网络人员,有专职和兼职之分。     

服务于政府的越南网络水军

经过两天的审讯。2013年1月，越南河内法庭以颠覆国家罪判处14名异见人士3～13年不等的有期徒刑。这些异见人士中包括5名博客写手，他们的罪名是“旨在推翻人民政府”，“破坏民族团结”，并且“对越南社会主义其和国进行反动宣传”。     

网络论坛人类行为动力学实证分析

从帖子和用户两个角度对网络论坛的人类行为动力学特征进行实证统计和分析.对帖子属性的统计分析发现,帖子的回复次数、吸引的不同用户数均服从幂律分布,而帖子的浏览次数分布没有明显的规律性;帖子的浏览次数和回复次数之间存在明显的正相关性,且二者的比值大于等于10.对用户发帖、回帖行为的统计分析发现,用户发帖数、回帖数、回复的不同主帖数均服从幂律分布,说明网络论坛用户行为具有很强的异质性,大多数用户很少发帖或回帖,关注范围也比较小,只有少数活跃用户经常发帖或回帖,关注面非常广;还发现单个用户单日回帖数以及单个用户针对单个主帖的回复数也均服从幂律分布,存在少数用户在个别日子里发表大量回帖和少数用户针对少量主帖发表大量回帖的现象.这些结论对于在线用户行为建模具有重要的指导意义,也为网络舆情监控和网络水军发现提供了新的思路.     

基于文本认知Hash的网络水军发帖检测技术研究

为了对网络水军的频繁发帖、顶贴进行控制、监督,设计一种文本认知Hash技术,对网络中存在的发帖进行分析、处理,生成发帖的文本Hash值,然后通过发帖Hash值之间的比较,确定该贴是否为灌水帖,并对该贴作出相应的处理。     

基于双层堆叠分类模型的水军评论检测

对于水军评论检测问题,已有方法在提取用户行为关系以及通过神经网络提取特征时复杂度过大,同时由于网络评论属于短文本类,其书写的不规范会导致训练过程中文本特征提取困难;另外,已有方法对数据集不平衡分布情况考虑不足。为此,提出了一种基于双层堆叠分类模型的水军评论检测方法。首先通过三元组形式构造矩阵表示用户间关系,并通过主成分分析得到低维用户关系表示,以此刻画用户在评论数据中的行为差异并且降低计算的复杂度;然后,通过评论的段落向量表示以及计算离散型特征(包括文本相似度、信息熵等)解决文本特征难以提取的问题;最后将三者相联结作为融合文本与行为特征的整体特征表示。利用集成学习的方法构造双层堆叠分类模型对评论分类,以提升模型在非平衡数据集下的检测性能。实验采用Yelp2013评论数据集,结果表明,与目前最好的基准方法对比, F₁值提高了1.7%~5.2%,在非平衡数据集中提升尤为明显。     

基于人工智能的社交网络用户行为数据周期推荐算法

为提高社交网络个性化服务质量,研究数据周期推荐算法的重大意义,针对传统推荐算法相似度计算准确率不高,导致推荐结果精度低、召回率低和耗时长等问题,提出一种基于人工智能的社交网络用户行为数据周期推荐算法。首先依据用户行为建立评分矩阵,利用皮尔逊相关系数计算评分矩阵评分值与网络行为数据相似度,依据计算得出的相似度以协同过滤为核心来检出需要推荐的社交网络用户数据内容,其次利用Top-N法生成用户邻居集,最后实现社交网络用户行为数据内容周期推荐。实验测试结果表明,所提算法的相似度计算准确率较高,网络用户行为数据周期推荐结果精度可高达97.2%,且推荐结果召回率高、耗时低,提高了社交网络个性化服务质量。     

基于神经网络的社交网络用户动机与行为关系研究

 以社交网络用户为研究对象,扩充了用户的“获利性”动机和“社交获利”行为,通过调研问卷,利用神经网络模型分析社交网络用户动机与行为的关系。结果表明,不同动机对不同行为的影响程度不同,动机对行为的整体贡献度呈现出有用性 > 自我呈现 > 娱乐性 > 易用性 > 获利性 > 从众性 > 社交性的趋势。建议管理人员持续完善网站的社交和娱乐功能,从用户心理出发构建品牌辨识度高、有特色的社交网络。     

基于用户关系的在线社会网络关键用户识别算法

为了从在线社会网络中识别关键用户,并对用户的关键性进行量化排序,提出URRank算法,通过模拟人类社会的投票行为,综合考虑用户自身的活跃度和用户间的关注与互动关系,经过迭代计算,量化用户的关键性.以新浪微博的部分抓取数据为例,通过比较现有几种关键用户排序算法发现,URRank算法能够避免其他算法存在的被欺骗及片面性问题,识别出具有高认知度和高覆盖度的关键用户.     

在线社交网络中用户伪装攻击检测方法研究

当前用户伪装攻击检测方法无法适应动态环境,实时性不高;且需要准确的先验知识,检测精度较低。提出一种新的在线社交网络中用户伪装攻击检测方法,介绍了k最邻近节点(KNN)算法的基本思想,给出KNN算法的实现过程。分析了用户伪装攻击检测与分类的关系,确定在线社交网络中用户伪装攻击检测就是对被检测的未知行为进行分类的过程。针对用户行为,将训练集中正常用户行为的邻居进行排列,通过和k相似的邻居的分类标签对新用户行为类别进行判断,从而实现用户伪装攻击检测。实验结果表明,所提方法不仅检测精度高,而且开销小。     

一种快速的低阶碰撞检测算法

针对服装CAD系统的设计要求，提出了一种基于Cyrus—Beck剪切算法思想的低阶碰撞检测算法，并与Moore—Wilhelms算法的检测时间进行了比较。实验和分析结果表明，该算法是一种快速、高效的低阶碰撞检测算法，它不仅能较好地解决刚体间的碰撞检测，而且特别适合解决柔体在复杂的虚拟环境中的碰撞检测问题。     

超圆环面的一种快速路由算法

利用环状网络（Loop networks)到超圆环面的两种嵌入及环状网络的最优路由算法。给出了一种新的超圆环面的快速路由算法，其时间复杂性仅为O（D）（这里D为网络的直径）。当r≥2时，此算法得到的任两个结点的路径长度path_long≤[cr/2] [kc/2] 1.特别地，当r≥2,c≥8时，path_long≤D 1。     

移动机器人行人目标活动区域快速检测算法

针对移动机器人运动目标检测过程中运动目标与背景均存在位移致使跟踪失效的问题,提出一种显著光流分析法对室内行人目标活动区域进行检测与标识,能够快速有效地为移动机器人视觉检测与跟踪算法提供简便的初始区域定位信息。经仿真实验分析,该算法能够在室内复杂的情况下,快速检测出行人目标的活动区域,方便人物识别与躲避,具有较强的工程应用价值。     

商品名称复杂度对用户网购效率的影响

通过实验设计,由受测者在指定的电子商务网站上购买指定的商品,并对购物全过程进行录像;采集用户网络购物效率的指标,应用信息熵对商品名称复杂度进行衡量,研究商品名称信息熵对用户网络购物时输入关键词时间、输入关键词数量、购物时间、重新搜索次数、搜索结果排序和浏览商品的数量的影响;进而,通过问卷调查,研究用户感知商品名称复杂度、商品熟悉度以及输入商品关键词难易度对以上用户网购效率指标的影响;最后,对商品名称的定义提出了改进建议.     

一种基于维度约减的快速人脸检测方法

针对视频监控中的高维度和复杂环境的困难,文章提出一种基于主成份分析与Adaboost的视频人脸检测算法．该方法先使用PCA方法对特征空间进行降维,并以PCA特征建立误分率最小化弱分类器,最后使用Adaboost算法提升弱分类器性能,将所有已训练的弱分类器联合成一个强分类器．实验证明,在正面人脸样本和具有复杂表情变化的人脸测试集上,该方法可以得到很好的检测结果．     

一种快速亚像素边缘检测算法

基于正交多项式拟合提出一种快速亚像素边缘检测算法, 并给出计算边缘点的直接表达式. 结果表明, 该算法有效地解决了目前亚像素边缘检测算法的检测精度和检测时间不能同时兼顾的问题. 通过与Gauss和空间矩两种亚像素边缘检测算法进行比较, 该算法能快速准确地求得亚像素级边缘位置.     

超圆环面中一种新的快速路由算法

利用环状网络到超圆环面的两种嵌入，本文给出了超圆环面的一种新的时间为常数步的路由算法．当d≥2，c≥8时，此路由算法得到的超圆环面任意两个结点间的路径长度≤D 1(D为超圆环面的直径)。