社交网络异常用户检测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网的迅速发展，社交网络已成为人们生活中不可或缺的一部分。

用户在社交网络中分享信息、交流互动，产生了海量数据。

然而，一些不法分子利用社交网络的开放性和匿名性，进行恶意营销、传播谣言、实施网络诈骗等违规行为，严重危害了社交网络的健康发展和用户的信息安全。

2. 本选题国内外研究状况综述

社交网络异常用户检测是近年来兴起的研究热点，国内外学者在该领域开展了大量的研究工作，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在社交网络异常用户检测方面取得了一些进展，主要集中在以下几个方面：1.基于统计特征的检测方法：利用用户行为特征的统计信息，如粉丝数量、发帖频率、关注关系等，构建异常用户识别模型。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以社交网络异常用户检测为目标，针对现有研究中存在的不足，开展以下几方面研究：1.社交网络异常用户行为分析:-深入分析不同类型异常用户的行为动机、目的和手段，例如虚假账号、水军、网络喷子等，了解其行为特征和规律。

-结合具体案例，分析异常用户在社交网络中的活动轨迹、互动模式和信息传播方式，构建comprehensive的异常用户行为特征体系。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究法、案例分析法、模型构建法、实验法等多种研究方法，并将这些方法有机结合，以确保研究的科学性和有效性。

1.文献研究法：通过查阅国内外相关文献，了解社交网络异常用户检测的研究现状、主要方法和最新进展，为研究提供理论基础和方法指导。

2.案例分析法：收集和分析典型的社交网络异常用户案例，深入了解其行为特征和规律，为模型构建和实验验证提供数据支持。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.构建comprehensive的社交网络异常用户行为特征体系：-不同于以往研究主要关注单一类型的异常用户，本研究将综合考虑多种类型异常用户的行为特征，构建更comprehensive的特征体系。

-结合具体案例分析，提取更细粒度的行为特征，例如用户发布内容的情感倾向、语言风格、信息传播路径等，提高异常用户识别的准确性。

2.融合多种方法构建高效的异常用户检测模型：-将统计特征、机器学习、图论、深度学习等方法结合起来，构建优势互补的检测模型，提高检测的精度和效率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]赵海燕,王丽娜.社交网络异常用户检测综述[j].计算机应用研究,2022,39(12):3569-3577.

[2]张洁,周丽华,叶荣华,等.社交网络异常用户检测技术研究综述[j].计算机科学,2021,48(10):1-14.

[3]李建平,张晓,彭鑫,等.社交网络中基于多特征融合的异常用户检测算法[j].小型微型计算机系统,2020,41(11):2414-2418.