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J-GLOBAL ID：201702269765635134   整理番号：17A1578831

ソーシャルネットワークにおける実体ユーザ関連技術の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Users Associated Technology across Social Network

著者 (4件)： Luo Liang (四川大学計算机学院网絡与可信計算研究所,四川成都,610065) ,  Wang Wenxian (四川大学計算机学院网絡与可信計算研究所,四川成都610065;四川大学网絡空間安全研究院,四川成都610065) ,  Zhong Jie (四川大学計算机学院网絡与可信計算研究所,四川成都,610065) ,  Wang Haizhou (四川大学計算机学院网絡与可信計算研究所,四川成都,610065)
資料名： Xinxi Wangluo Anquan  (Xinxi Wangluo Anquan)
号： 2  ページ： 51-58  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3332A  ISSN： 1671-1122  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 近年、ソーシャルネットワークが大規模に普及するにつれ、ソーシャルネットワークは人々の生活においてますます重要な役割を果たしている。それらは大規模なユーザの規模を持っているが、実際の認証を行うユーザーは非常に小さい割合しか占めないため、悪意のあるユーザーは様々な種類のオラクルと不良情報を分散させることができ、インターネット管理に大きな挑戦をもたらしている。そこで,ソーシャルネットワークにおける実体ユーザに関連して,アイデンティティ識別情報ネットワークを確立することは,ユーザのアイデンティティ同定と管理問題を解決するのに役立つ。本論文では,QQ空間と新しいマイクロ波の情報収集システムを設計し,次に,544万人のマイクロユーザと2459万QQ空間ユーザのデータと行動データを分析し,ユーザ間の相互関係の全体モデルを提案した。このモデルは,論理的回帰モデルに基づくユーザ判定分類を行い,一方,SimRankアルゴリズムの原理に従い,SNCアルゴリズムを用いてノイズを除去し,モデルの精度を改善し,最後に,本論文において選択したデータセットを用いて,交差ネットワークにおけるユーザ関連実験を行った。実験結果により,本モデルは,より強い相関を持つユーザを選択することができ,そして,モデルの精度は,枝刈り処理後に,効果的に改善され,そして,モデルは,異なるソーシャルネットワークのユーザに,効果的に関連することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インターネット ,  マイクロ波 ,  雑音 ,  *ネットワーク ,  情報収集 ,  回帰モデル ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 識別子 ,  アイデンティティ ,  オラクル ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (2件)： ソーシャルネットワーク ,  研究