基于LSTM二分类神经网络模型的注册用户名检测方法

摘要

本发明公开了一种基于LSTM二分类神经网络模型的注册用户名检测方法，包括以下步骤：对训练数据和测试数据进行预处理，其中训练数据包括正常用户名数据与随机生成的用户名数据；对预处理后的用户名数据进行编码，统一每个数据的长度；对编码后的数据进行字符级的序列化；通过预处理、编码及序列化后的训练数据搭建LSTM二分类神经网络模型，形成注册用户名的检测模型；将经过预处理、编码及序列化后测试数据输入检测模型中，检测模型将测试数据识别为异常样本的概率为P，当P大于等于异常概率阈值时，将该测试数据识别为异常样本，否则识别为正常样本。本发明对平台注册用户名是否为随机生成的有很好的检测效果。