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基于形影关系的轻量级异常账号检测方案
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  • 英文篇名:Lightweight Abnormal Account Detection Scheme Based on Body-shadow Relation
  • 作者:李海霞 ; 张勇敢
  • 英文作者:LI Hai-xia;ZHANG Yong-gan;School of Information Engineering, Putian University;
  • 关键词:形影关系 ; 异常账号 ; 社交网络 ; 多维度 ; 轻量级 ; 检测
  • 英文关键词:body-shadow relationship;;abnormal account;;social network;;multidimension;;lightweight;;detection
  • 中文刊名:GXJB
  • 英文刊名:Journal of Lanzhou University of Arts and Science(Natural Science Edition)
  • 机构:莆田学院信息工程学院;
  • 出版日期:2019-05-10
  • 出版单位:兰州文理学院学报(自然科学版)
  • 年:2019
  • 期:v.33;No.130
  • 基金:福建省中青年教师教育科研项目(JA15456);; 莆田学院科研基金项目(2016040);莆田学院教育教学改革研究项目(JG201649)
  • 语种:中文;
  • 页:GXJB201903006
  • 页数:3
  • CN:03
  • ISSN:62-1212/N
  • 分类号:35-37
摘要
针对现有社交网络异常账号检测方案的不足,从泛系形影关系的角度探讨了社交网络中异常账号检测方案,分别提出了基于形影关系的轻量级异常账号检测方案,并结合时间维度的多维度检测方案,大大减少了检测工作量.
        In view of the shortcomings of existing anomaly account detection schemes in social networks, this paper discusses anomaly account detection schemes in social networks from the perspective of Pan-system shadow relations, and proposes lightweight anomaly account detection schemes based on shadow relations and multi-dimensional detection schemes combined with time dimension, which greatly reduces the detection workload.
引文
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