申请/专利权人：长沙理工大学

申请日：2023-11-13

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN117611372A

主分类号：G06Q50/00

分类号：G06Q50/00;G06F18/22

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明公开了一种突发事件下基于社区划分的恶意用户检测方法。应用于社交网络中恶意用户检测，方法步骤包括：构建用户与突发事件的关联度模型；基于用户的事件关联度模型，挖掘恶意用户的隐式群组结构，快速定位和检测潜在的恶意用户；分别计算用户相对路径长度和皮尔逊相似度公式，归一化作为用户综合相似度；根据用户相似度，采用快照算法对用户进行动态社区划分，捕捉用户在时间维度上的行为变化，跟踪恶意用户群体在突发事件下的行为模式；结合卷积神经网络设计一种新增恶意用户检测算法，设定恶意阈值作为检测结果的判断依据，完成恶意用户检测。

主权项：1.一种针对突发事件下社交网络中恶意用户检测的方法，其特征在于，通过构建用户与事件的关联度模型，结合社区动态划分实现对突发事件下恶意用户的检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长沙理工大学 一种社交网络中动态社区划分恶意用户检测方法

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