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摘要
随着在线社交网络的飞速发展,社交媒体成为网络用户参与的主要平台.恶意信息常常隐藏于在线社交网络的海量数据中,加之拓扑结构的局部性、恶意信息的伪装性,定位和溯源恶意信息面临着很大困难.一方面,在海量的社交数据中,通常只能观测到信息流动的部分快照,无法实现对恶意信息的全面监控,且信息在传播过程中会出现变异,不加以区分会增加信息源头数目;另一方面,恶意信息的发布者为逃避监管,常常会将自己伪装起来,信息传播过程会使信息拓扑和网络关系拓扑不一致.原有的定位算法依赖于当前感染节点的分布和当前拓扑,感染状态从单一化向随机化的变化,使得统计推断框架更复杂,需要改进非观测节点的状态推断方法.在线社交网络的信息传...
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