基于網(wǎng)絡(luò)鏈接圖信息的反欺詐技術(shù)研究的開題報(bào)告_第1頁
基于網(wǎng)絡(luò)鏈接圖信息的反欺詐技術(shù)研究的開題報(bào)告_第2頁
基于網(wǎng)絡(luò)鏈接圖信息的反欺詐技術(shù)研究的開題報(bào)告_第3頁
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文檔簡介

基于網(wǎng)絡(luò)鏈接圖信息的反欺詐技術(shù)研究的開題報(bào)告一、研究背景和意義隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)欺詐活動(dòng)得到了空前的發(fā)展,如虛假廣告、網(wǎng)絡(luò)詐騙等等。這些欺詐活動(dòng)不僅會(huì)給個(gè)人和企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)損失,更會(huì)破壞社會(huì)的信任和公共秩序。因此,如何有效地防止和打擊網(wǎng)絡(luò)欺詐行為成為了一個(gè)急需解決的問題。針對這一問題,近年來出現(xiàn)了許多用于反欺詐的技術(shù),如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等。這些技術(shù)多數(shù)是基于個(gè)人信息和行為數(shù)據(jù)的,但隨著網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的不斷變化和發(fā)展,這些傳統(tǒng)的反欺詐技術(shù)已經(jīng)無法滿足對欺詐行為的全面預(yù)測和分析需求。本研究旨在基于網(wǎng)絡(luò)鏈接圖信息,提出一種新的反欺詐技術(shù),解決當(dāng)前反欺詐技術(shù)的局限性,為防止和打擊網(wǎng)絡(luò)欺詐行為提供新的思路和方法。二、研究內(nèi)容和方法1.研究內(nèi)容本研究建立一個(gè)網(wǎng)絡(luò)鏈接圖數(shù)據(jù)庫,并利用這個(gè)數(shù)據(jù)庫建立用戶鏈接圖,其中包含多個(gè)用戶的鏈接信息和交互信息。然后,分析這個(gè)鏈接圖,推斷不同用戶之間的關(guān)系和聯(lián)系,利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對用戶的欺詐行為進(jìn)行預(yù)測和分析。2.研究方法(1)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)鏈接圖數(shù)據(jù)庫。我們使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù),從網(wǎng)站和社交媒體上抽取鏈接信息,建立一個(gè)網(wǎng)絡(luò)鏈接圖數(shù)據(jù)庫。這個(gè)數(shù)據(jù)庫包括鏈接的源地址和目的地址,以及鏈接的時(shí)間、來源、目的等信息。(2)建立用戶鏈接圖。我們將數(shù)據(jù)庫中鏈接信息的源地址和目的地址作為節(jié)點(diǎn),建立一個(gè)無向鏈接圖。對于多個(gè)用戶共同的鏈接,我們可以把這些用戶連接起來,建立一個(gè)完整的用戶鏈接圖。(3)分析鏈接圖。我們利用圖論和網(wǎng)絡(luò)分析等方法,分析鏈接圖中節(jié)點(diǎn)的度、聚類系數(shù)等特征,推斷不同用戶之間的關(guān)系和聯(lián)系。同時(shí),結(jié)合用戶的行為數(shù)據(jù),如搜索記錄、購買記錄等,進(jìn)一步提取特征,并使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和預(yù)測用戶的欺詐行為。三、研究預(yù)期成果1.建立一個(gè)網(wǎng)絡(luò)鏈接圖數(shù)據(jù)庫,包含涵蓋多個(gè)領(lǐng)域和領(lǐng)域的鏈接信息。2.建立一個(gè)用戶鏈接圖,用于推斷和分析不同用戶之間的聯(lián)系和關(guān)系。3.提出一種基于網(wǎng)絡(luò)鏈接圖信息的反欺詐技術(shù),采用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對用戶的欺詐行為進(jìn)行預(yù)測和分析。四、研究進(jìn)度計(jì)劃本研究預(yù)計(jì)在以下時(shí)間內(nèi)完成:1.網(wǎng)絡(luò)鏈接圖數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建和用戶鏈接圖的建立:第一年。2.分析鏈接圖和提取特征的研究:第二年。3.機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和預(yù)測的研究:第三年。4.論文撰寫和答辯:第四年。五、研究參考文獻(xiàn)1.Agrawal,R.,&Srikant,R.(2000).Privacy-preservingdatamining.SIGMODRecord,29(2),439-450.2.Chen,A.X.,&Li,J.(2013).Associationruleminingbasedonuserbehaviour.JournalofComputerApplications.3.Sun,Y.,Huang,L.,Wang,C.,&Liu,Y.(2018).Asurveyofresearchonbigdataprocessing.JournalofComputerResearchandDevelopment.4.Wang,K.,Wang,K.,Wang,K.,&Huang,Y.(2018).Verificationofuser-definedSQLqueryauditingbasedonassociationrulemining.JournalofComputerResearchandDevelopment.5.Zhang,J.,Liu,Y.,Song,L.,&Cui,Z.(2012).Dataminingbasedonassociationrule

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