[发明专利]一种基于增量学习的集成式自适应水军识别方法有效
| 申请号： | 202110169936.7 | 申请日： | 2021-02-05 |
| 公开（公告）号： | CN112906383B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 王维宽;冯翱;宋馨宇;张学磊;张举;蔡佳志 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F40/284 | 分类号： | G06F40/284;G06F16/906;G06F16/951;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00 |
| 代理公司： | 成都智涌知识产权代理事务所(普通合伙) 51313 | 代理人： | 魏振柯 |
| 地址： | 610200 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于增量学习的集成式自适应水军识别方法，采用集成式模型，集成了传统分类器A和神经网络分类器B，传统分类器A，用于学习离散的用户信息特征，基于RNN的神经网络模型属于神经网络分类器B，通过深度学习捕获文本序列中的语言特征，集成式模型可以自适应水军特征的变化，通过多个模型同时对水军特征进行学习，以互补的形式提高了模型的识别准确率。同时增量学习通过不断学习新的样本特征，能够自适应的拟合用户各类特征的变化，无需重新收集新样本，无需重新训练模型，提升了模型可持续性效应，减少了各方人力成本。通过增量学习，模型可以实现更好的泛化性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增量 学习 集成 自适应 水军 识别 方法 | ||
【主权项】：
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