一种基于跨域图的异常评论用户检测方法及系统

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推荐专利
一种基于跨域图的异常评论用户检测方法及系统
申请号:CN202411676212
申请日期:2024-11-22
公开号:CN119167899B
公开日期:2025-02-28
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于跨域图的异常评论用户检测方法及系统,涉及图异常检测领域,该方法包括:采用源图特征编码器对源评论图中用户节点的节点属性进行编码,得到源评论图的用户节点特征;基于源评论图的用户节点特征和用户节点的标签对多层神经网络进行训练,得到公共异常评分模型;基于图迁移确定目标评论图的用户节点公共特征;基于图解耦确定目标评论图的用户节点特有特征;对用户节点特有特征进行解码,得到特有特征重构邻接矩阵;基于用户节点公共特征和特有特征重构邻接矩阵,采用公共异常评分模型确定目标评论图的异常用户节点,完成异常评论用户的检测。本申请能提高目标评论图中异常用户的检测效率和准确性。
技术关键词
节点特征 异常用户 编码器 表达式 重构矩阵 解码器 模型训练模块 邻居 解码模块 编码模块 标签 样本 因子 参数
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