一种基于社交网络图计算的通信行为识别方法

摘要

本发明提供了一种基于社交网络图计算的通信行为识别方法，属于通信社交领域；首先，利用数据流接口抓取海量用户的通信记录，以所有用户为节点，用户间的通信行为为边构建通信社交网络；然后根据牛顿冷却定理，针对某时刻t进行每两个用户间亲密度的初始值计算；并根据通信社交网络，通过游走采样法初步挖掘目标用户A的社交子图：接着利用图卷积模型对社交子图中各节点交互进行建模，完成各节点状态的更新；同时，利用概率图模型通过马尔可夫随机场完成社交子图中各节点状态的更新；最后将各用户对应的两个节点状态的更新结果进行拼接，输入多范围门控单元，利用端到端学习法，输出概率结果进行名单的划分；本发明能实现实时有效的诈骗检测。