基于信任度排序的社交網(wǎng)絡(luò)異常賬戶檢測模型的研究.pdf

1、社交網(wǎng)絡(luò)是web2.0時代興起的一種網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，它將線下的社交活動拓展到線上，允許用戶注冊賬戶并在網(wǎng)絡(luò)上進行交互。社交網(wǎng)絡(luò)提倡良好的線上社交行為，但是依舊存在通過社交網(wǎng)絡(luò)賬戶發(fā)布垃圾信息的情況。由于社交網(wǎng)絡(luò)的開放性與即時性，這些垃圾信息能夠迅速而廣泛的傳播，由垃圾信息傳播而引發(fā)的負(fù)面事件也呈現(xiàn)出越發(fā)嚴(yán)重的趨勢。因此，針對專門用于發(fā)布垃圾信息的異常賬戶進行識別與限制，對減少社交網(wǎng)絡(luò)中的垃圾信息具有重要作用。
　　本文的貢獻在于將信任度

2、的概念引入社交網(wǎng)絡(luò)中，提出一種計算模型對社交網(wǎng)絡(luò)賬戶信任度進行評估，從而根據(jù)評估結(jié)果對賬戶進行排序。同時，對社交網(wǎng)絡(luò)賬戶間關(guān)系進行深入挖掘，對評估與排序結(jié)果進行修正。這種排序不僅可以用于檢測社交網(wǎng)絡(luò)中的異常賬戶，也可以作為用戶判斷其他賬戶是否可信的依據(jù)。文章主要成果如下：
　　1）提出基于賬戶特征與行為特征的社交網(wǎng)絡(luò)賬戶信任度計算模型。論文在賬戶特征、行為特征方面提出多個能夠用以區(qū)分異常賬戶的特征，引入粗糙集理論的屬性約簡方法進行

3、特征提取，并提出一個基于數(shù)量分布的特征相似度評估方法，最后得到賬戶信任度的計算模型。
　　2）對社交網(wǎng)絡(luò)賬戶間關(guān)系與賬戶間交互行為進行深入挖掘，提出AccountRank算法對賬戶信任度進行修正，從而得到更加準(zhǔn)確的結(jié)果。在社交網(wǎng)絡(luò)中，被關(guān)注程度越高的賬戶越值得信任，與值得信任的賬戶交互越多的賬戶越值得信任。基于這個現(xiàn)象，本文參考著名的PageRank算法，根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)中賬戶間關(guān)系與賬戶交互行為的特點進行修改后得到AccountRa