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基于社区发现算法的微博垃圾信息发送用户识别研究的开题报告
一、研究背景及意义
微博已成为人们重要的社交媒体平台之一，其平台特性使其成为了大量垃圾信息的传播渠道。这些垃圾信息不仅占据了用户的视野，给人们带来很多不便，而且往往会带有诈骗、传播谣言、挑起社会事件等不良影响。针对这一情况，加强对垃圾信息发送用户的识别，对于提高微博平台的社会效益有着重要的意义。
随着社交网络的不断发展，社区发现算法得到了越来越广泛的应用。利用社区发现算法对微博社交网络进行分析，可以将微博网络划分为若干个社区，每个社区内具有较高的内部连通性和较低的跨社区连通性。通过对微博社区的分析，可以有效地识别出垃圾信息发送用户，并以此为基础进行更精准的垃圾信息监测和过滤。
因此，开展基于社区发现算法的微博垃圾信息发送用户识别研究具有重要的现实意义和应用价值。
二、研究内容和研究方法
本研究将基于社区发现算法对微博垃圾信息发送用户进行识别和分析，其具体内容包括以下几个方面：
1.构建微博社交网络
通过爬取微博数据，构建微博社交网络，该网络以用户为节点，以用户之间的互动关系为边，反映了微博用户之间的社交关系。
2.社区发现算法的选择和实现
本研究将探索利用效率较高、实现较为简便的Louvain算法对微博社交网络进行社区发现，并实现该算法；
3.社区划分及垃圾信息发送用户识别
在基于Louvain算法得到的微博社交网络中，利用社区发现算法将该网络分为多个社区，并对社区内的用户进行分析，筛选出垃圾信息发送用户。
4.实验和结果分析
本研究将利用已标记的微博数据集作为本研究的实验数据，利用构建的算法对数据集进行分析，绘制分析结果图形，并对结果进行分析和解读。
5.设计并实现垃圾信息监测系统
本研究将基于研究结果设计并实现一个垃圾信息监测系统，利用该系统可以对微博垃圾信息进行及时、精准的监测和过滤。
三、研究进度安排
本研究的进度计划如下：
第一周：制定研究方案，收集并分析相关文献资料
第二周：数据爬取与预处理
第三周：实现社区发现算法并对微博社交网络进行分析
第四周：垃圾信息发送用户识别并进行实验分析
第五周：设计垃圾信息监测系统
第六周：设计并实现系统测试用例
第七周：系统测试与评价
第八周：论文撰写
四、预期成果
1.基于社区发现算法的微博垃圾信息发送用户识别算法
2.针对微博垃圾信息的监测系统设计及实现
3.论文一篇
五、参考文献
1.C.Li,etal.IdentifyingHit-and-RunSpammersinMicrobloggingStreams:ATemporalPatternBasedApproach.IEEETransactiononKnowledgeandDataEngineering,2018.
2.T.Xiao,etal.Multi-featuresbasedFine-grainedSpamTweetIdentification.MultimediaToolsandApplications,2019.
3.W.Chen,etal.EfficientInfluenceMaximizationinSocialNetworks.SIGKDD,2010.
4.F.Wu,etal.Link-basedclusteringofwebbookmarks.Cikm'07,2007.
5.L.Cao,etal.AGenericFrameworkforFastandAccurateClusteringofLarge-ScaleMicroblogData.IEEETransactiononKnowledgeandDataEngineering,2018.