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一种基于网络映射的社交网络中异常用户检测方法

摘要

本发明涉及一种基于网络映射的社交网络中异常用户检测方法,包括以下步骤:S1、利用网络爬虫技术爬取社交网络平台的用户数据;S2、对爬取到的用户数据进行预处理,构建用户社交关系网络图G;S3、基于用户社交关系网络图G,利用node2vec将用户的社交关系转化为低维的向量表征;S4、融合用户多维度的向量表征得到最终的向量表征;S5、基于用户的特征向量进行聚类,预测用户是正常用户,还是异常用户,如果是异常用户,并给出异常类型。本发明具有时间和人力成本开销低、能够识别各种各样的异常用户类型并且能够识别新的异常用户类型、能够综合考虑用户多维度的属性特征、准确率高等优点。

著录项

  • 公开/公告号CN107835113A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-03-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN201710541257.1

  • 发明设计人 郑子彬;叶方华;周育人;

    申请日2017-07-05

  • 分类号H04L12/58(20060101);

  • 代理机构44329 广东广信君达律师事务所;

  • 代理人杨晓松

  • 地址 510275 广东省广州市新港西路135号

  • 入库时间 2023-06-19 04:51:06

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-04-17

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04L12/58 申请日:20170705

    实质审查的生效

  • 2018-03-23

    公开

    公开

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