抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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オンラインフォーラムは経験を伝え,共有するユーザのための一般的なプラットフォームを提供する。ユーザは実際の恒等式と登録に必要とする社会的ネットワークと比較して,オンラインフォーラムは,そのユーザは真実を話す意思が大きいとするそのような要求を持っていない。残念なことに,匿名性は,悪意のあるユーザが乱用する可能性が高いオンラインフォーラムにしている。インターネット水陸軍だけでなく通常のインターネットユーザ,正常企業の利益に有害でなく,社会的安定性と国家安全保障に有害な典型的な不良現象である。オンラインフォーラムにおけるタイムリーな見出し,クリーンアップインターネット水陸軍は,ユーザ経験を,ネットワーク情報の信頼性を改善し,ネットワーク空間セキュリティを維持するために重要な意味を持つ。本論文では,インターネット水陸軍は常に群で出現し,互いにエコーおよび共謀で働くことから分るように,新しい分割統治オンラインフォーラムインターネット水陸軍検出アルゴリズムを提案した。本論文の主要な革新は,以下の4点のように要約することができた。最初に,ユーザ対の挙動を比較した三つの側面からオンラインフォーラムユーザ挙動類似性の新しい測度を提案した。第二に,それらは類似した挙動を持つかどうかは,二人のユーザ間のエッジを構築した興味あるソーシャルネットワークモデルを提案した。があるしきい値以下であるが類似性エッジを削除することによってネットワークを切り取り,高度に協調的に働くユーザグループを見出すために枝刈りネットワーク上の階層的クラスタリングアルゴリズムを採用した。第3に,全データセットを分割議論スレッドIDに応じて非常に多くの小さな部分集合に平行して全サブセットを処理し,時間計算量を大幅に低減した。Sinaフォーラムの実データセットを用いて提案手法の評価を行い,実験結果により,このアルゴリズムが効率的にオンラインフォーラムにおけるインターネット水陸軍を検出でき,提案アルゴリズムの精度が高いことを示した。が検出されインターネット水陸軍への経験的解析を行い,それらの挙動パターンは正常なユーザから非常に異なることを見いだした。所見により,このアルゴリズムの正しさを検証し,特性ベースインターネット水陸軍検出のための基礎を築いた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
