基于社交網(wǎng)絡(luò)的垃圾信息協(xié)同過濾模型.pdf

1、當(dāng)前，垃圾信息數(shù)量爆炸式增長，且形式多樣變化，傳統(tǒng)垃圾信息過濾方法應(yīng)對時存在諸多不足。因此提高垃圾信息過濾質(zhì)量和過濾效率，改變傳統(tǒng)依賴信息特征為主的過濾方法，探討利用社交網(wǎng)絡(luò)協(xié)同過濾方法，不僅可以減少垃圾信息所帶來的社會問題，提高用戶體驗，也是當(dāng)前信息安全技術(shù)的研究熱點之一。文章旨在提出一種智能模型，一方面能夠克服傳統(tǒng)過濾模型依賴信息特征屬性的缺點;另一方面能夠增強(qiáng)模型的動態(tài)適應(yīng)性。
　　基于社交網(wǎng)絡(luò)的垃圾信息協(xié)同過濾模型主要利用

2、社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)聚集特性，并結(jié)合系統(tǒng)反饋更新建立高效的垃圾信息過濾機(jī)制。文章分析了手機(jī)短信和常見及時通訊軟件中垃圾信息的內(nèi)容和形式，以及社交網(wǎng)絡(luò)中作為社區(qū)劃分理論基礎(chǔ)的小世界特性和無標(biāo)度特性，以此為基礎(chǔ)，提出了基于多目標(biāo)的k-means聚類算法對社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)劃分形成協(xié)同推薦框架，同時結(jié)合社區(qū)成員重要性分組進(jìn)一步提高垃圾信息過濾質(zhì)量。
　　文章針對模型設(shè)計測試數(shù)據(jù)以及完整的評價體系，并使用該數(shù)據(jù)編寫相應(yīng)程序?qū)δＰ瓦M(jìn)行了測試。測試結(jié)果