在線金融論壇惡意用戶群組檢測(cè)方法及應(yīng)用.pdf

1、近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展促進(jìn)了信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展。社會(huì)生活的高度信息化，使網(wǎng)絡(luò)承載了蘊(yùn)含價(jià)值的數(shù)據(jù)，擁有海量用戶的社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)媒體，已經(jīng)被組織和個(gè)人廣泛地用來(lái)輔助決策。在線金融論壇上存在巨大的用戶群與潛在的商機(jī)，使虛假意見(jiàn)和垃圾信息被廣泛地制造和傳播，該類危害的源頭即惡意用戶群組。針對(duì)以上問(wèn)題，我們利用網(wǎng)頁(yè)信息提取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、情感分析、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系建模、重疊社區(qū)檢測(cè)等技術(shù)，來(lái)采集在線金融論壇用戶行為數(shù)據(jù)、構(gòu)建用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、對(duì)用戶關(guān)系

2、網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)劃分、檢測(cè)惡意用戶群組并評(píng)價(jià)檢測(cè)結(jié)果。本文的主要工作如下：
　　1.通過(guò)對(duì)在線金融論壇網(wǎng)站頁(yè)面的研究，分析論壇用戶行為，利用網(wǎng)頁(yè)信息抽取技術(shù)采集論壇頁(yè)面信息，匹配實(shí)驗(yàn)所需的用戶行為數(shù)據(jù)，并存儲(chǔ)到本地關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL中。
　　2.基于機(jī)器學(xué)習(xí)，對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行分詞、特征選取，選擇合適的情感分類器，對(duì)用戶評(píng)論內(nèi)容的情感進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，依據(jù)預(yù)測(cè)分類結(jié)果，構(gòu)建用戶行為網(wǎng)絡(luò)關(guān)系模型，并描述用戶相似情感網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)全局性統(tǒng)計(jì)特

3、征，得出相似情感網(wǎng)絡(luò)既滿足“小世界”特性，也滿足無(wú)尺度特性。
　　3.考慮到節(jié)點(diǎn)屬性對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的影響，結(jié)合節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)屬性信息，提出一種基于節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)屬性的重疊社區(qū)檢測(cè)算法，對(duì)在線金融論壇用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和斯坦福大學(xué)的三個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進(jìn)行重疊社區(qū)檢測(cè)，并與常見(jiàn)的社區(qū)檢測(cè)算法作比較，驗(yàn)證了本文提出算法的可行性與有效性。
　　4.提出相應(yīng)的社區(qū)檢測(cè)的外部指標(biāo)，綜合這些外部指標(biāo)檢測(cè)股票論壇中的惡意用戶群組，并結(jié)合具體案