社交平台安全评估——雒盾社交网络安全卫士·社会情境元数据实验研究平台

社交平台安全评估

当前社交网络平台的安全性和隐私保护等问题变得日益凸显，亟需在线社交用户对平台功能、安全防范和隐私保护等方面进行评估，以改善用户体验。如何将群体评估任务高效精准地分发给最适合的社交用户，并达到快速回收高质量数据的目的，成为当前群体计算研究的核心问题。本项目主要研究内容如下：

社交平台群体评估任务分配层次结构

面向在线社交网络的群体计算架构

1. 设计了一种面向在线社交网络的群体任务分发方法

首先，我们将群体任务分配相关的因素分解成目标、准则、方案三个层次，并定义任务分配因子及其属性。其次，对各分配因子进行定性和定量分析，确定各属性所占的权重并计算用户任务适合度。最后，建立了递阶层次任务分配方法，实验结果表明，该方法能够将群体评估任务准确高效地分配给适合的用户群体。

2. 提出了一种基于SocialSitu的用户适合度任务分发算法

首先，我们运用SocialSitu理论分析用户每条完整会话的行为序列，得到用户在不同意图下的行为模式。其次，根据用户任务适合度进行相关功能评估任务的分配。最后，实验结果表明，该方法能够准确高效地将群体任务分配给最适合的用户群体。

3. 在实验室自主研发的科技社交平台CyVOD上验证所提方法

为验证算法的有效性，在多媒体社交网络平台(www.cyvod.net)上进行了群体评估实验，并证明方法在有效性和时效性方面优势明显。

算法的性能

算法召回率

算法准确率

https://github.com/haustcsa/SocialSituSecu

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