發(fā)布時間：2019-05-07 17:03

【摘要】：縱觀近年來中文微博發(fā)展的趨勢，隨著用戶數(shù)量不斷增加，用戶在微博中的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)逐步完善，微博中潛在的隱私泄露問題也日益成為人們關(guān)注的焦點，其中蘊含的巨大商機亦待爆發(fā)。本文的工作圍繞中文微博的隱私泄露問題展開，提出了一套中文微博隱私挖掘方案。主要工作包括以下幾個方面： （1）針對中文微博隱私挖掘?qū)��?shù)據(jù)的特殊需求，設(shè)計并實現(xiàn)了一套基于Web技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。提出了基于開放平臺接口與頁面解析技術(shù)相結(jié)合的微博數(shù)據(jù)獲取方案：通過線性控制開放平臺接口的訪問頻率，解決了訪問受限問題；配合網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，彌補了開放平臺獲取數(shù)據(jù)信息不完全等問題。 （2）將基于模塊度優(yōu)化的啟發(fā)式算法應(yīng)用到微博網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)檢測中，并對其鄰接矩陣的構(gòu)造提出了針對微博特性的改進方案。利用D3可視化引擎將微博網(wǎng)絡(luò)抽象成無向圖，在強關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，提出了結(jié)合微博關(guān)系有向性、二度人脈特性的鄰接矩陣邊權(quán)重算法，實現(xiàn)了微博網(wǎng)絡(luò)關(guān)系從有向性到無向性的轉(zhuǎn)換。經(jīng)檢驗，該方案在保證算法效率的前提下，使得社區(qū)檢測的成功率從80.32%提高到了90.16%。 （3）通過基于社區(qū)檢測的隱私分析方法，利用社區(qū)中相同的公開信息來推斷目標用戶未公開的隱私信息，以不低于50%的置信度獲得用戶的地理位置信息、職業(yè)信息、教育信息。 （4）采用借助SAE分詞服務(wù)的自建詞庫的中文關(guān)鍵字提取方法，，幫助實現(xiàn)對用戶興趣等信息的挖掘。根據(jù)中文微博關(guān)鍵字提取與傳統(tǒng)關(guān)鍵字提取工作的區(qū)別進行方案的設(shè)計，設(shè)計了處理中文微博嘈雜信息的啟發(fā)式噪聲過濾規(guī)則。利用社區(qū)檢測結(jié)合關(guān)鍵字提取的方法，實現(xiàn)了對更深層隱私信息的挖掘。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP309;TP393.092

【共引文獻】

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本文編號：2471245