社交网络中垃圾信息过滤及推荐技术研究

发布时间：2025-07-08 22:35

　　随着互联网技术的快速发展,社交网络日渐成为人们日常生活中的重要组成部分并给人们带来了极大的便利。社交网络也以其庞大的用户基础、敏捷、开放式的信息传播特性受到众多商家的青睐。然而,现有的社交网络平台中缺乏正规友好的商品推荐机制和垃圾信息的甄别机制,从而导致社交网络中充斥着形形色色的广告信息,这些信息的背后不乏虚假伪劣商品。社交网络中的这些问题不仅严重影响平台的秩序而且也占用大量平台空间,这在带给用户极差体验感的同时,也造成了恶劣的影响。因此,为解决以上问题,本文提出了一种基于社交网络垃圾信息的过滤及推荐技术研究。本文的研究内容包含了两部分,第一部分,针对社交网络中的垃圾信息问题,考虑到机器学习理论与技术更为成熟且有着正确率高、成本低的优点,本文重点研究了基于机器学习的垃圾信息过滤技术,在对传统分类算法进行比较与分析的基础上最终选择了SVM分类算法作为本文的基础算法。但是传统SVM分类算法存在训练时间长且适应性不好等问题,因此,本文提出了一种基于增量学习的改进SVM算法。该改进算法通过在传统的SVM算法增量学习过程中,引入衰减因子对SV集进行处理来实现,相比较于传统的SVM增量学习算法,改进...

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1用户增长趋势图

2017年底“微信”登录的人数已达9.02亿，相比较于2016年，用户登录数增长了17%，日均发送“微信”消息次数达到380亿，“微信”已成为国内最大的移动流量平台之一。“微信”用户的增长趋势如下图2-1和图2-2所示：图2-1用户增长趋势图

图2-2用户数量每年的增速图

社交网络中的垃圾信息过滤及推荐技术研究8图2-2用户数量每年的增速图上图中，“微信”的用户数逐年增加，而增长率却一直下降，这是因为微信用户数已经接近网民总数，进入饱和状态。2.1.2社交网络特征及特点社交网络是由不同用户之间的关系和社交网络平台组合而成。一个社交网络中，一个节....

图2-3决策流程图

相关技术研究综述11图2-3决策流程图决策树算法是一种分类与回归算法,有着类似多叉树的树结构。因此，决策树方法简便易学，表达直观以及结果生动形象。然而，决策树算法使用局部贪婪生成决策，算法忽略了整体影响，因此只能实现局部最优；另外，由于选择的过程中仅考虑一个属性，最后容易出现过....

图2-5推荐系统模块图

在推荐系统过程中，首先需要对信息进行数据预处理，在此基础上选择合适且精准的推荐算法，完成商品推荐。具体推荐系统模型框图如下所示：图2-5推荐系统模块图在推荐系统模块中，行为记录模块主要收集和整理用户历史行为数据；模型构建模块主要是使用系统中的推荐算法和前一模块获得的数据来准确有....

本文编号：4056719