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SOCIAL CONTENT RISK IDENTIFICATION

机译:社会内容风险识别

摘要

One or more implementations of the present specification provide a social content risk identification method. Social content data to be identified is obtained. Features of the social content data are extracted, including a plurality of features of at least one of social behavior records or social message records in the social content data. The features are expanded by generating dimension-extended features using a tree structured machine learning model. The social content data is classified as risky social content data by processing the dimension-extended features using a deep machine learning model.
机译:本说明书的一个或多个实施方式提供了一种社交内容风险识别方法。获取待识别的社交内容数据。提取社交内容数据的特征,包括社交内容数据中的社交行为记录或社交消息记录中的至少一个的多个特征。通过使用树形结构的机器学习模型生成维度扩展的特征,可以扩展特征。通过使用深度机器学习模型处理维度扩展的特征,将社交内容数据分类为有风险的社交内容数据。

著录项

  • 公开/公告号US2020202076A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-06-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ALIBABA GROUP HOLDING LIMITED;

    申请/专利号US202016808704

  • 发明设计人 CHUAN WANG;

    申请日2020-03-04

  • 分类号G06F40/30;G06N20;G06K9/62;H04L12/58;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:23:42

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