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網路用戶身份識別及信任評估機制/信息科學技術學術著作叢書

  • 作者：邢玲//鄧凱凱|責編:孫伯元//趙微微
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030829191
  • 出版日期：2026/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：190
人民幣：RMB 139 元      售價：元
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內容大鋼
    本書針對社交網路中跨平台用戶身份難識別、信息可信度難評估的問題，提出基於多維特徵融合和嵌入優化的用戶身份識別方法，研究從單一網路到跨網路環境下的用戶信任傳播機制，以及用戶和內容可信度評估方法，從而通過跨網路身份關聯、信任評估構建一個安全可信、服務可靠的社交網路環境。本書首先介紹跨社交網路、用戶身份識別、信任評估與傳播機制的基本概念；然後針對跨平台用戶身份難識別問題，通過多維特徵分析和嵌入優化提高關聯用戶的相似度，保證用戶匹配的準確率；最後針對信息可信度難評估問題，研究用戶信息量化計算、混雜用戶有效分離的用戶可信度評估方法，通過貝葉斯信任網路分析用戶信任傳播規律，提出基於情感極性影響力和基於協同關鍵點的內容可信度評估演算法，實現可信用戶和惡意用戶的準確識別，以及信息可信的傳播。
    本書可作為高等院校通信、物聯網、電腦等專業研究生和高年級本科生的參考用書，也可供相關領域科研人員和實踐工作者參閱。
作者介紹
邢玲//鄧凱凱|責編:孫伯元//趙微微
目錄
「信息科學技術學術著作叢書」序
前言
第1章  社交網路
  1.1  跨社交網路
  1.2  用戶身份識別
  1.3  信任評估與傳播機制
  參考文獻
第2章  多維特徵分析的用戶身份識別
  2.1  用戶身份識別的基本概念
    2.1.1  問題描述
    2.1.2  相關研究
    2.1.3  理論框架
    2.1.4  相似度計算
    2.1.5  評價指標
  2.2  基於個性化行為分析與權重分配的用戶身份識別演算法
    2.2.1  用戶檔案信息預處理及相似度計算
    2.2.2  用戶行為信息相似度計算
    2.2.3  用戶信息權重分析
    2.2.4  用戶信息權重分配
    2.2.5  用戶身份識別過程
    2.2.6  實驗與結果分析
  2.3  基於穩定婚姻匹配的用戶身份識別演算法
    2.3.1  相似度評分公式
    2.3.2  穩定婚姻匹配模型
    2.3.3  隨機森林二次確認模型
    2.3.4  演算法描述
    2.3.5  實驗與結果分析
  參考文獻
第3章  嵌入優化的用戶身份識別
  3.1  嵌入優化的用戶身份識別相關概念
    3.1.1  問題描述
    3.1.2  相關研究
    3.1.3  理論框架
  3.2  基於語義增強的用戶身份識別演算法
    3.2.1  問題描述
    3.2.2  演算法概述
    3.2.3  多層次語義表徵
    3.2.4  語義雜訊自適應的圖數據增廣
    3.2.5  多頭注意力語義融合
    3.2.6  多視圖對比學習
    3.2.7  實驗與結果分析
  3.3  基於反事實推斷的用戶身份識別演算法
    3.3.1  問題描述
    3.3.2  演算法概述
    3.3.3  雙曲圖注意力網路特徵聚合
    3.3.4  反事實分析
    3.3.5  反事實學習
    3.3.6  實驗與結果分析
  參考文獻
第4章  社交網路用戶可信度評估

  4.1  社交網路用戶可信度評估的基本概念
    4.1.1  問題描述
    4.1.2  相關研究
    4.1.3  理論框架
    4.1.4  用戶信息權重分配
    4.1.5  用戶可信度評估方法分析
    4.1.6  評價指標
  4.2  基於多維信息的用戶可信度評估演算法
    4.2.1  用戶檔案信息量化
    4.2.2  用戶生成內容信息量化
    4.2.3  用戶拓撲結構信息量化
    4.2.4  多維信息層次分析
    4.2.5  實驗與結果分析
  4.3  基於鄰接用戶雙重剪枝的用戶可信度評估演算法
    4.3.1  用戶信息的剪枝處理
    4.3.2  用戶自相關可信度量化計算
    4.3.3  用戶自相關可信度的剪枝處理
    4.3.4  用戶互相關可信度量化計算
    4.3.5  實驗與結果分析
  4.4  基於軟間隔支持向量機的用戶可信度評估演算法
    4.4.1  用戶信息處理方法
    4.4.2  用戶可信度評估框架
    4.4.3  用戶可信度量化
    4.4.4  用戶可信度評估方法
    4.4.5  實驗與結果分析
  參考文獻
第5章  用戶信任傳播機制
  5.1  信任傳播的基本概念
    5.1.1  社交網路的信任機制
    5.1.2  相關研究
    5.1.3  貝葉斯信任網路
    5.1.4  經典信任模型
  5.2  多屬性綜合的直接信任評估演算法
    5.2.1  局部影響力計算
    5.2.2  內在相似性計算
    5.2.3  行為態度值計算
    5.2.4  綜合信任評估
    5.2.5  實驗與結果分析
  5.3  基於貝葉斯網路的信任推斷演算法
    5.3.1  單社交網路信任傳播
    5.3.2  跨社交網路信任傳播
    5.3.3  演算法複雜度分析
    5.3.4  實驗與結果分析
  參考文獻
第6章  社交網路內容可信度評估方法
  6.1  內容可信度評估的基本概念
    6.1.1  可信度評估
    6.1.2  相關研究
    6.1.3  深度學習的相關模型
  6.2  基於協同關鍵點的內容可信度評估演算法

    6.2.1  數據分析與處理
    6.2.2  獲取詞語關鍵點
    6.2.3  獲取句子關鍵點
    6.2.4  內容可信度評估
    6.2.5  實驗與結果分析
  6.3  基於情感極性影響力的內容可信度評估演算法
    6.3.1  數據分析與處理
    6.3.2  內容語義特徵提取
    6.3.3  評論情感特徵分析
    6.3.4  內容可信度評估
    6.3.5  實驗與結果分析
  6.4  基於加強路徑的內容可信度評估演算法
    6.4.1  由根至葉特徵獲取
    6.4.2  由葉至根特徵獲取
    6.4.3  池化層
    6.4.4  內容可信度評估
    6.4.5  實驗與結果分析
  參考文獻

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