[发明专利]一种编码器的训练方法、信息检测的方法以及相关装置

权利要求书

1.一种信息检测的方法，其特征在于，包括：

接收客户端发送的信息检测请求，其中，分类请求携带目标节点的标识以及所述客户端的标识；

根据所述信息检测请求获取目标账号所对应的账号信息，其中，所述账号信息包括账号名、账号建立时间、关联用户数量、信息发布内容以及提示信息至少一项，所述目标账号与所述目标节点具有对应关系；

根据所述目标账号所对应的账号信息生成所述目标账号所对应的特征向量；

基于所述目标节点所对应的特征向量，通过样本聚合图自编码器获取所述目标节点所对应的第一编码向量以及所述目标节点所对应的第二编码向量；

根据所述目标节点所对应的第一编码向量、所述目标节点所对应的第二编码向量以及随机噪声，生成所述目标节点所对应的隐藏向量；

基于所述目标节点所对应的隐藏向量，通过分类网络模型获取所述目标节点的分类概率；

根据所述目标节点的分类概率确定所述目标节点的信息检测结果；

根据所述信息检测请求，向所述客户端推送所述目标节点的信息检测结果；

其中，所述样本聚合图自编码器的训练过程包括：

根据第一图数据获取N个节点所对应的特征向量集合，其中，所述特征向量集合中包括N个特征向量，且每个特征向量对应于图中的一个节点，所述N为大于或等于2的整数；

根据所述特征向量集合，通过样本聚合图自编码器对每个节点所对应的特征向量进行编码处理，得到N个第一编码向量以及N个第二编码向量，其中，所述样本聚合图自编码器为通过图样本聚合网络进行编码的自编码器，根据节点的第一编码向量和第二编码向量，结合随机噪声生成隐藏向量，采用变分自编码器框架进行训练从而训练得到所述样本聚合图自编码器；

根据所述N个第一编码向量、所述N个第二编码向量以及N个随机噪声，生成对应的N个隐藏向量，其中，所述第一编码向量、所述第二编码向量、所述随机噪声与所述隐藏向量之间具有对应关系；

通过解码器对所述N个隐藏向量进行解码处理，得到第二图数据；

根据所述第一图数据以及所述第二图数据，采用损失函数对所述样本聚合图自编码器的第一模型参数进行更新。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一图数据获取N个节点所对应的特征向量集合，包括：

根据所述第一图数据获取所述N个节点中每个节点所对应的数据；

根据所述N个节点中每个节点所对应的数据，生成所述每个节点所对应的特征向量；

根据所述N个节点中所述每个节点所对应的特征向量，获取所述特征向量集合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征向量集合，通过样本聚合图自编码器对每个节点所对应的特征向量进行编码处理，得到N个第一编码向量以及N个第二编码向量，包括：

针对所述N个节点中任一节点，获取目标相邻节点集合，其中，所述目标相邻节点集合包括与所述任一节点相邻的P个节点，所述P为大于或等于1的整数；

从所述目标相邻节点集合中获取第一相邻节点集合，其中，所述第一相邻节点集合包括与所述任一节点相邻的Q个第一节点，所述Q为大于或等于1，且小于或等于所述P的整数；

获取所述第一相邻节点集合中每个第一节点所对应的特征向量；

基于所述每个第一节点所对应的特征向量，采用聚合函数计算得到所述任一节点的目标编码向量；

对所述任一节点的目标编码向量进行特征分割处理，得到所述任一节点的第一编码向量以及第二编码向量。