社交大数据挖掘：社交机器账户作用分析

　　本书主要面向从事虚假信息传播研究方向的科研人员，介绍相关的研究背景、研究手段和研究结论。本书的主要研究目标是社交机器账户在虚假信息传播中的作用。本书将设计新的虚假信息采集系统，讨论虚假信息及核实信息的传播特征，并量化分析社交机器账户在虚假信息传播过程的作用。

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第1章 引 言
第2章 虚假信息及其科学理论
2.1 虚假信息的定义
2.2 虚假信息的危害
2.3 虚假信息的产生原因
2.3.1 外在环境因素
2.3.2 内在认知因素
第3章 虚假信息传播相关工作概述
3.1 传播的参与者
3.1.1 社会影响力
3.1.2 灰色账户
3.2 传播的内容
3.2.1 模因的概念
3.2.2 话题检测与跟踪
3.2.3 虚假信息检测
3.2.4 情感分析
3.3 传播的网络与模型
3.3.1 网络演化模型
3.3.2 社会网络的特征
3.3.3 传播模型
第4章 社交机器账户及其检测
4.1 常用表示恶意账户的术语
4.1.1 女巫账户
4.1.2 网络水军
4.1.3 垃圾账户
4.2 社交网络中的身份认证
4.2.1 身份认证概念
4.2.2 身份认证技术
4.2.3 社交网络常用身份认证方式
4.3 社交机器账户检测
4.4 机器账户协同行为检测
4.5 机器账户作用的量化与建模
第5章 基于新闻源的虚假信息采集与追踪系统
5.1 概述
5.2 Hoaxy系统原理
5.2.1 现有事实
.5.2.2 前提假设
5.3 系统模型与实现
5.3.1 Twitter·平台及推文
5.3.2 系统后端
5.3.3 系统前端
5.4 系统工作流
5.4.1 Hoaxy主要工作流
5.4.2 Scarpy主要工作流
5.5 系统可行性的再验证
5.5.1 核实信息类新闻源
5.5.2 虚假信息类新闻源
5.5.3 来自虚假信息类新闻源文章的验证
5.6 系统部署与数据统计
5.6.1 系统后端