[发明专利]一种社交网络异常账号检测方法及系统在审
| 申请号： | 202010649409.1 | 申请日： | 2020-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN111767472A | 公开（公告）日： | 2020-10-13 |
| 发明（设计）人： | 杨博;张春旭;彭羿达;李俊达 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 崔玥 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种社交网络异常账号检测方法及系统。该方法包括：根据账户图，基于随机块模型，生成多个与账户图相关的图；确定编码器和解码器的结构，构建图变分去噪自编码器模型；通过多个相关图以及初始特征对图变分去噪自编码器模型进行训练，拟合账户图的拓扑结构，最终得到训练好的图变分去噪自编码器模型；构建预测模型；以图变分去噪自编码器模型的编码器作为预测模型，以训练好的图变分去噪自编码器的参数作为预测模型的初始化参数；通过账户图的拓扑结构以及初始特征训练预测模型，对社交网络异常账号进行检测。本发明能够有效克服图数据中有标签节点数少的问题，从而能够更加快速、精准的检测出社交网络中的异常账户。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 社交 网络 异常 账号 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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