一种垃圾信息发送者检测算法的研究及实验

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近年来,随着5G移动通信、短视频等技术的快速发展,人们更多地在互联网上分享自己的生活,更频繁地在互联网上进行社交互动。社交网络在现代社会中扮演着越来越重要的作用,因此迫切需要充分安全、可靠、真实的在线网络社交平台。但与此同时,大量的垃圾信息发送者也涌入了社交网络平台,对平台正常用户的在线社交生活造成了极大的困扰,小则浪费用户时间,大则造成用户经济损失等。同时,社交网络平台对用户个人信息的无度的收集和使用,进一步造成用户个人信息被违法者收集、泄露、传播等风险,极大地损害了正常平台用户的合法权益。因此,针对社交网络服务平台的垃圾信息发送者检测具有重要意义。然而,目前表现优秀的检测算法需要用到用户的大量信息,与个人信息保护产生矛盾。随着我国对个人隐私数据保护的重视和人们个人隐私数据保护意识的增强,如何在不大量使用个人用户信息的情况下进行有效的社交垃圾信息发送者检测,就成为亟待解决的重要问题。针对社交垃圾信息发送者检测这一课题,本文在研究已有工作的基础上,提出一种基于有向社交网络图的检测方法。这类方法是通过将社交网络抽象为一个社交网络图,基于垃圾信息发送者与正常用户在社交网络中的表现差异,对每个代表用户的网络节点,赋予其各相邻节点不同的虚假性影响力,然后据此设计马尔科夫随机场中的节点势函数与边势函数,接着利用循环置信传播推导后验概率,实现对垃圾信息发送者判定。本文对社交垃圾信息发送者检测的有关技术现状进行了综述,关注各类方法和技术在用户数据的使用方面的情况,聚焦一种不过度依赖于用户信息的垃圾信息发送者检测技术,提出了改进的算法方案。经过基于真实的Weibo数据集上的实验与分析,验证了本文算法的正确性和有效性。实验结果表明,本文提出的检测算法在用户信息使用被限制的情况下,依然能够完成社交垃圾信息发送者的检测任务。
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