基于內(nèi)容和用戶行為的社交平臺反作弊系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，人們?nèi)諠u趨于通過使用互聯(lián)網(wǎng)來進行社交以及分享信息。而隨著互聯(lián)網(wǎng)日新月異的發(fā)展與網(wǎng)民數(shù)量的驟增，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為一個更加適合傳播廣告并獲得良好展示效果的平臺，各種網(wǎng)絡(luò)廣告交易平臺也如雨后春筍般出現(xiàn)。而為了吸引更多的網(wǎng)民關(guān)注自身產(chǎn)品，部分廣告商甚至將廣告信息發(fā)布到了社交平臺網(wǎng)站當(dāng)中，這種情況嚴重的影響到社交平臺網(wǎng)站的產(chǎn)品質(zhì)量等問題，因此本反作弊系統(tǒng)的開發(fā)目的就是降低社交平臺網(wǎng)絡(luò)中的作弊信息率，從而提高相關(guān)產(chǎn)品的質(zhì)量以及用戶

2、滿意度。
　　本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理流程是增量式的獲取過去短時間內(nèi)用戶提交的數(shù)據(jù)，通過調(diào)用本課題提出的反作弊策略，完成對新增數(shù)據(jù)的作弊嫌疑度打分，并根據(jù)打分結(jié)果，完成對用戶數(shù)據(jù)的處理。
　　在本系統(tǒng)的實現(xiàn)中，主要包括了基于增量式計算方法的數(shù)據(jù)抽取模塊，基于支持向量機分類方法訓(xùn)練所得的文本打分模型而開發(fā)的反作弊文本維度策略模塊，基于邏輯回歸模型訓(xùn)練所得的用戶打分模型而開發(fā)的單用戶策略模塊，基于密度聚類算法而開發(fā)的作弊用戶挖掘策略模塊

3、以及基于統(tǒng)計學(xué)的反作弊策略監(jiān)控模塊的開發(fā)共五個模塊，這五個模塊涵蓋了本系統(tǒng)需求中對用戶數(shù)據(jù)的獲取，判定，處理以及監(jiān)控整個流程，使本系統(tǒng)具有較強的完整性和完善性。
　　在本系統(tǒng)的測試中，采用基于實例的測試方法驗證了本系統(tǒng)的功能性需求，尤其針對本系統(tǒng)中提出的文本和用戶維度的策略，在測試其無功能性錯誤之外，還采用了統(tǒng)計學(xué)方法，隨機抽取用戶實時提交數(shù)據(jù)進行驗證，對各個策略的準確率和召回率進行了測試，符合預(yù)期設(shè)定要求。在此基礎(chǔ)上，針對策略未