社交网络中用户签到位置伪造检测方法

论文摘要

基于位置的服务在社交网络中得到了广泛使用,这些社交网络中产生的位置数据可以用来发现新的兴趣点与预测用户移动模式等。目前大部分社交网络中用户可以通过伪造的签到位置获得一定的利益,因此导致用户在社交网络中签到数据与实际位置之间通常存在差异。检测出用户伪造的签到数据可以提高社交网络位置服务的可靠性和签到数据的可信性,目前基于签到历史记录的伪造检测方法的准确率往往会因为部分用户签到数据的高稀疏性而受到影响。本文针对此问题,对社交网络中用户签到位置伪造检测展开了研究。首先,为了提高用户伪造的签到数据检测的准确率,提出了一种基于文本内容的社交网络签到位置伪造检测方法。该方法使用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型分析用户生成的历史文本信息和候选兴趣点（Point-Of-Interest,POI）中的位置文本信息,并使用JS距离计算用户与候选POI中位置文本信息的相似度,得出用户到访POI的概率,以此推测社交网络中签到位置数据伪造的概率。在真实数据集上的评估实验结果表明,相比于基于签到历史记录的检测方法,该方法在准确率和召回率上分别提高了 14.4%和10.9%。其次,为了解决用户签到数据的高稀疏性问题,提出了一种基于文本内容和历史签到数据的社交网络签到位置伪造检测方法。该方法使用贝叶斯模型分析用户的签到行为,得出用户到访POI的概率,然后结合由基于文本内容的相似度计算出的用户到访POI的概率,以此推测社交网络中签到位置数据伪造的概率。评估实验结果表明,该方法的检测准确率和召回率均可达到60%以上。本文提出的方法可以有效提高社交网络中用户伪造的签到位置检测的准确率。本文的研究成果将有助于提高社交网络位置服务的可靠性和签到数据的可信性。

论文目录

• 详细摘要
• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
•   1.1 研究背景及意义
•   1.2 位置社交网络概述
•   1.3 研究思路
•   1.4 研究内容与方法
•   1.5 论文组织结构
• 第2章 位置伪造检测研究综述
•   2.1 引言
•   2.2 社交网络用户签到
•   2.3 位置伪造相关研究
•     2.3.1 用户位置伪造动机研究
•     2.3.2 用户位置伪造方法研究
•     2.3.3 用户位置伪造防御机制研究
•     2.3.4 用户位置伪造检测方法研究
•   2.4 其它概念介绍
•     2.4.1 主题模型
•     2.4.2 文本预处理
•     2.4.3 相似度的计算方法
•   2.5 存在的问题
•   2.6 本章小结
• 第3章 基于文本内容的社交网络位置伪造检测方法
•   3.1 引言
•   3.2 问题描述
•     3.2.1 文本符号
•     3.2.2 问题定义
•     3.2.3 位置伪造攻击实现
•   3.3 结合文本内容的位置伪造检测方法
•     3.3.1 用户文本特征分析
•     3.3.2 LDA主题模型
•     3.3.3 文本内容主题建模
•     3.3.4 模型参数估计
•     3.3.5 位置伪造概率量化
•   3.4 评估实验
•     3.4.1 实验数据
•     3.4.2 实验设计与实现
•     3.4.3 实验评估标准
•     3.4.4 实验结果展示与分析
•   3.5 本章小结
• 第4章 基于签到数据和文本内容联合的社交网络位置伪造检测方法
•   4.1 引言
•   4.2 概念介绍
•     4.2.1 贝叶斯模型
•     4.2.2 签到数据的特征
•     4.2.3 签到数据的获取
•   4.3 签到数据和文本联合的位置伪造检测方法
•     4.3.1 检测方法框架
•     4.3.2 用户行为分析
•     4.3.3 用户签到建模
•     4.3.4 联合模型下的位置伪造概率量化
•   4.4 评估实验
•     4.4.1 实验数据
•     4.4.2 实验参数确定
•     4.4.3 实验评估标准
•     4.4.4 实验结果展示与分析
•   4.5 本章小结
• 第5章 总结与展望
•   5.1 研究工作总结
•   5.2 未来工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 丁超平

导师: 吴铤,徐明

关键词: 基于位置的社交网络,位置伪造,主题模型,贝叶斯模型

来源: 杭州电子科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 数学,计算机软件及计算机应用

单位: 杭州电子科技大学

分类号: O157.5;TP309

总页数: 74

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