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大规模在线社会网络用户行为分析及反垃圾账号策略研究与实现的开题报告
一、研究背景和意义
随着互联网的普及和社交网络的兴起，人们已经很难离开社交网络。在这个社交网络时代，社交网络成为在线世界的重要组成部分，社交网络平台逐渐成为了在线社交活动、信息传播和商业营销的主要场所。与此同时，社交网络也成为了“黑产”活动的重要渗透场所。特别是对于一些知名度高大、用户活跃度高的社交网络平台，往往就存在着大量的垃圾账号，这些垃圾账号通过发布虚假的信息、恶意抄袭等手段，极大的破坏了在线交流的正常秩序，给用户的使用体验带来了极大的影响。因此，如何识别和清除这些垃圾账号，提升社交网络平台的质量和用户体验，一直以来都是网络研究者和社交网络平台运营商所关注的热点问题。
二、研究内容和目标
本课题旨在通过大规模在线社交网络用户行为分析，研究和实现垃圾账号的有效清理策略。具体任务包括以下几点：
1.基于社交网络用户行为数据，探究不同用户之间的联系和行为特征，建立起社交网络用户行为模型和数据采集模型，为后续的垃圾账号识别和清理提供数据支撑。
2.分析垃圾账号的行为特征，建立垃圾账号识别模型和算法，通过机器学习算法和统计分析等手段，识别和筛选出垃圾账号。
3.研究和实现反垃圾账号的有效清理策略，这个过程需要对社交网络平台进行细致的剖析，查漏补缺，并提出相应的清理策略和方案。
三、研究方法
1.社交网络数据采集：本研究采用Pythonscrapy、beautifulsoup、selenium等技术实现社交网络数据的爬取和采集。
2.社交网络用户行为分析：本研究采用社交网络用户行为建模和统计分析的方法，对社交网络中的用户行为进行深入挖掘和分析，探究不同用户之间的联系和行为特征，建立起相应的社交网络用户行为模型。
3.机器学习算法和统计分析：本研究采用机器学习算法和统计分析手法，对社交网络数据进行模型预测和分析，通过监督学习和非监督学习的算法，建立起垃圾账号的识别模型和算法。
4.垃圾账号清理策略的实现：本研究通过数据挖掘和算法预测的方法，对社交网络平台中的垃圾账号进行识别和筛选，提出相应的清理策略和方案，通过程序编写和指导社交网络平台操作员实现相应的清理操作。
四、研究计划
本研究计划从2021年6月开始，预计于2023年6月完成。研究计划如下：
1.前期准备（2021年6月-2022年1月）：包括研究领域文献查找、社交网络平台选定、主要研究方法和技术的甄选和学习等。
2.社交网络数据采集和用户行为分析（2022年1月-2022年6月）：包括社交网络数据采集和用户行为建模的学习和练习，通过实践和调试，建立社交网络用户行为模型。
3.垃圾账号识别算法研究（2022年6月-2023年1月）：包括垃圾账号行为特征分析、识别算法和模型建立、结果评估和算法优化等。
4.垃圾账号清理策略实现（2023年1月-2023年6月）：包括针对社交网络平台的垃圾账号清理策略和方案制定、实现和操作员培训等内容。