摘要
本说明书实施例提供了一种基于标签稀疏异构图的异常商品检测模型构建方法及系统,其中,方法包括:获取购物网站相关数据,根据购物网站相关数据构建标签稀疏异构图,对标签稀疏异构图进行预处理,得到更新异构图;将更新异构图划分为训练集和验证集,将训练集输入至改进后的关系图卷积网络模型RGCN中进行训练,得到训练好的异常商品检测模型,并使用验证集对训练好的异常商品检测模型进行验证,得到最终的异常商品检测模型。本发明实施例提出的异常商品检测模型能够在标签稀疏的图结构中识别出潜在的异常商品,并根据商品之间的关系和商品本身的特征有效识别出虚假或违法商品,从而更有效地保护消费者的利益,维护在线购物平台的健康生态。
技术关键词
节点
检测模型构建方法
异构
卷积网络模型
邻居
标签
在线购物平台
邻域
训练集
模型构建系统
关系
可读存储介质
数据
处理器
矩阵
存储器
计算机
电子设备
模块
程序
系统为您推荐了相关专利信息
决策分析方法
异常事件
像素点
双向通信链路
网络拓扑结构
时序特征
深度神经网络模型
算法
电气等效模型
电力系统故障诊断技术
分子属性预测方法
学习器
样本
标记
属性预测模型