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社交媒体内容安全挖掘技术研究 版权信息
- ISBN：9787563559473
- 条形码：9787563559473 ; 978-7-5635-5947-3
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
社交媒体内容安全挖掘技术研究 本书特色
社交媒体挖掘是目前大数据挖掘领域的热门研究方向之一，相关问题的研究对于指导社会、经济以及安全等领域的决策具有重要作用。本书详细阐述社交媒体挖掘技术，重点研究了社交媒体中的虚假消息检测技术、虚假图像检测技术、水军识别和马甲识别方法、社团发现、去匿名化方法等，以及新型基于图卷积网络的新型挖掘技术。本书对每一种方法的研究背景、关键理论以及实验分析等内容进行了详细介绍，并总结归纳了相关工作的研究价值。
社交媒体内容安全挖掘技术研究 内容简介
本书详细阐述社交媒体挖掘技术, 重点研究了社交媒体中的虚假消息检测技术、虚假图像检测技术、水军识别和马甲识别方法、社团发现、去匿名化方法等, 以及新型基于图卷积网络的新型挖掘技术。
社交媒体内容安全挖掘技术研究 目录
第1章 绪论 1.1 社交媒体 1.1.1 社交媒体概念 1.1.2 主流社交媒体 1.1.3 社交媒体特性 1.2 社交媒体挖掘 1.2.1 社交媒体挖掘概述 1.2.2 社交媒体挖掘应用 1.3 社交媒体内容安全挖掘 1.3.1 社交媒体虚假消息挖掘 1.3.2 社交媒体水军与马甲识别 1.3.3 社交媒体去匿名化挖掘 1.3.4 社交媒体社团挖掘 1.4 本书主要内容 本章参考文献第2章 社交媒体挖掘基本理论与方法 2.1 概述 2.2 社交网络分析 2.3 支持向量机 2.4 贝叶斯学习 2.4.1 朴素贝叶斯 2.4.2 概率图模型 2.5 决策树学习 2.5.1 决策树 2.5.2 随机森林 2.5.3 梯度提升决策树 2.6 神经网络 2.6.1 BP神经网络模型 2.6.2 卷积神经网络 本章参考文献第3章 社交媒体虚假消息识别研究 3.1 概述 3.2 微博消息可信度评估因素 3.2.1 概述 3.2.2 评论特征 3.2.3 实验与分析 3.3 基于支持向量机的微博虚假消息检测 3.3.1 基于支持向量机判别模型 3.3.2 实验与分析 3.4 基于用户等级特征的虚假消息检测 3.4.1 特征工程 3.4.2 实验与分析 3.5 基于BP神经网络的虚假消息检测模型 3.5.1 模型构建 3.5.2 实验与分析 3.6 基于注意力机制的虚假消息早期检测模型 3.6.1 基于LSTM／GRU的文本特征表示 3.6.2 基于注意力模型的虚假消息早期检测 3.6.3 实验与分析 3.7 小结 本章参考文献第4章 社交媒体虚假图像检测研究 4.1 虚假图像检测概述 4.1.1 背景介绍 4.1.2 虚假图像检测方法 4.1.3 图像统计特性检测 4.2 虚假图像特征提取研究 4.2.1 离散小波变换 4.2.2 奇异值分解算法 4.3 虚假图像被动认证检测方法研究 4.3.1 复制添加型虚假图像 4.3.2 基于离散小波变换和SVD的检测算法 4.3.3 实验与分析 4.4 小结 本章参考文献第5章 水军识别与马甲识别模型研究 5.1 概述 5.2 基于概率图模型的水军识别模型 5.2.1 概述 5.2.2 特征分析 5.2.3 WGM模型构建 5.2.4 实验与分析 5.3 基于谱分析的水军团体识别模型 5.3.1 概述 5.3.2 用户关系图模型谱分析 5.3.3 基于用户关系图谱特征定位电商水军团体 5.3.4 实验与评价 5.4 基于频繁子树的马甲识别模型 5.4.1 概述 5.4.2 基于频繁子树的马甲识别模型 5.4.3 基于频繁子树的马甲识别实例分析 5.4.4 实验与分析 5.5 基于混合特征的马甲识别模型 5.5.1 模型构建 5.5.2 基于混合特征的马甲识别实例分析 5.5.3 实验与分析 5.6 小结 本章参考文献第6章 社交网络去匿名化方法研究 6.1 去匿名化概述 6.1.1 基于用户属性的去匿名化方法 6.1.2 基于用户关系的去匿名化方法 6.2 基于排序学习的去匿名化方法 6.2.1 网络结构特征 6.2.2 基于排序学习的去匿名化攻击方法 6.2.3 实验与分析 6.3 基于表示学习的去匿名化方法 6.3.1 表示学习模型架构 6.3.2 随机游走网络表示学习算法 6.3.3 约束随机游走算法 6.3.4 模型推导与参数训练 6.3.5 实验与分析 6.4 小结 本章参考文献第7章 社交媒体社团发现模型研究 7.1 社团划分概述 7.1.1 社团结构与社团划分 7.1.2 基于全局结构的社团划分方法 7.1.3 基于局部结构的社团划分方法 7.1.4 经典算法时间复杂度比较 7.1.5 算法局限性分析 7.2 常用数据集与评价指标 7.2.1 常用数据集 7.2.2 评价指标 7.3 基于节点向量表达的社团发现模型 7.3.1 概述 7.3.2 基于节点向量表达的社团划分算法 7.3.3 启发式随机游走 7.3.4 分布式节点表示向量生成 7.3.5 聚类算法 7.3.6 CDNEV算法 7.3.7 实验与分析 7.4 基于NCSS的社团发现混合模型 7.4.1 概述 7.4.2 NCSS算法 7.4.3 实验与分析 7.5 小结 本章参考文献第8章 研究总结
展开全部
社交媒体内容安全挖掘技术研究 作者简介
段大高，男，博士，副教授，计算机科学与技术硕士生导师，北京市优秀中青年骨干教师，北京市第六批青年知识分子，电子学会高级会员、计算机学会会员、ACM会员、IEEE-CS会员。主要研究领域为智能机器人与机器视觉、图像处理与理解、网络通信、嵌入式系统、互联网大数据挖掘、人工智能与机器学习等。承担和参与国家、部委、横向科研课题40多项，发表论文50多篇，申请专利二十多项。2007年获北京市科学技术奖三等奖，2008年获中国电子学会电子信息科学技术奖一等奖，2009年获中国通信学会科学技术奖一等奖，2010年获国家科技进步二等奖。2007年获北京市中青年骨干教师称号。曾主持设计和执行了中国科普搜索资讯网、国家旅游局全国旅游基础数据库等大型信息化项目。
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