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利用社交网络进行垃圾信息的传播行为已成为日益严重的社会问题。这些垃圾行为不仅威胁到社交用户的个人信息安全,甚至在一定程度上影响着社会稳定。本文分析了社交网络中的垃圾行为,提出了一种计算关系强度的模型及基于关系强度的非信任分数的传播算法。实验结果表明,该算法可以有效地检测社交网络的垃圾行为。 相似文献
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在大数据时代,社交网络数据日益剧增,有效分析社交网络信息将对政府的合理决策起到促进作用.在海量的社交网络信息中,用户行为的数据分析是近些年来研究的热点问题.利用社交网络,用户可以关注当前的热点话题,并进行评论或者发布其他信息.这一系列行为反映出用户对于不同话题的偏好性和情感的倾向性,进而提供出有价值的潜在信息.本文设计了一种并行算法,实现了在Twitter和新浪微博数据上识别热点话题,并对用户情感进行分析.实验结果表明,该方法可以有效地监控热点话题及用户情感,具有重要的现实意义. 相似文献
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