基于文本和多模态数据的色情导流风险识别系统介绍

资源摘要信息:"色情导流用户识别源码+项目说明.zip" ### 知识点解析： #### 标题分析： 1. **比赛亚军项目**：表明这个项目在某个比赛或者评估中获得了第二名的成绩，暗示了该方案的可行性和创新性。 2. **基于文本和多模态数据的风险识别**：说明该项目使用了文本分析以及多模态数据（例如视频、图像等）分析技术进行风险识别，可能涉及到自然语言处理、计算机视觉等技术。 #### 描述分析： 1. **数据构成**： - **用户基础信息**：包括性别、粉丝数、个签（个性签名）、关注人数等，这些信息可用来分析用户的社交特征和社会影响力。 - **用户投稿信息**：包括视频标题、兴趣点（poi）、省份、投稿时间等，这些信息可以分析用户的兴趣分布和时空特征。 - **用户行为信息**：包括播放次数、点赞数、分享数等，这些数据反映了用户内容的流行度和受欢迎程度。 2. **测试环境**：项目在Ubuntu 16.04.6 LTS操作系统、使用Intel Xeon CPU E5-2640 v3的服务器上进行测试，显示了项目的运行环境要求。 3. **安装依赖**：列出了项目运行所需的具体Python库版本，包括lightgbm、numpy、pandas、sklearn、gensim和tqdm等，这些库广泛用于机器学习、数据处理和进度条显示。 4. **使用方法**：提供了运行项目的具体步骤，需要先使run.sh脚本具有可执行权限，然后执行该脚本。脚本执行后会在当前目录创建saved目录，用于存放项目运行的中间结果或输出数据。 #### 标签分析： **软件/插件**：表明这是一个软件项目，可能是一个独立的程序或附加在其他软件上使用的插件，用于实现特定功能。 #### 压缩包子文件的文件名称列表分析： **code**：表明这个压缩包中包含的是项目源代码，用户下载后可以直接查看或编辑代码。 ### 技术细节： - **LightGBM**：一种基于梯度提升算法的高效、分布式、高性能梯度提升框架，适用于处理大规模数据。 - **NumPy**：提供了高性能的多维数组对象和这些数组的操作工具，广泛用于科学计算领域。 - **Pandas**：提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理表格和时间序列数据。 - **Scikit-learn**：一个简单且高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，常用于实现各种机器学习算法。 - **Gensim**：专注于无监督自然语言处理任务，如主题建模、文档相似性等。 - **Tqdm**：是一个快速、可扩展的Python进度条库，可以在长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器tqdm(iterator)。 #### 应用领域： 该项目属于**风险识别**和**用户行为分析**领域，可以应用于社交平台、视频分享平台等，用于识别和预防色情导流等违规行为，保障平台内容安全和用户隐私保护。