申请/专利权人：河南科技大学

申请日：2021-09-24

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN113821706B

主分类号：G06F16/951

分类号：G06F16/951;G06F16/9536;G06F18/214;G06F18/2411;G06Q50/00;G06N20/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2022.01.07#实质审查的生效;2021.12.21#公开

摘要：本发明公开了一种基于软间隔支持向量机的社交网络用户可信度评估方法，从社交网络中爬取用户的配置文件信息和生成内容信息，并对用户进行标记，根据每个用户的配置文件信息计算用户配置文件信息可信度，根据每个用户的生成内容信息中计算用户生成内容信息可信度，将每个用户的用户配置文件信息可信度和用户生成内容信息可信度构成的向量作为训练样本的输入，将用户的标签作为训练样本的标签，对软间隔支持向量机进行训练，当需要对社交网络中的用户进行可信度评估时，获取用户的用户配置文件信息可信度和用户生成内容信息可信度，输入软间隔支持向量机得到用户可信度评估结果。本发明通过软间隔支持向量机来提高用户可信度评估的精度。

主权项：1.一种基于软间隔支持向量机的社交网络用户可信度评估方法，其特征在于包括：S1：从社交网络中爬取N个用户的配置文件信息和生成内容信息，用户的配置文件信息包括用户昵称、用户教育程度、用户简介和互粉数，用户的生成内容信息包括用户博文点赞数、博文转发数和博文评论数，然后对用户进行标记，当标签flagi＝1表示用户i可信，当标签flagi＝0表示用户i不可信，i＝1,2,…,N；S2：从每个用户的配置文件信息中提取特征属性的数据，然后计算用户配置文件信息可信度UPi；S3：从每个用户的生成内容信息中提取特征属性的数据，然后计算用户生成内容信息可信度Uucgi；S4：将每个用户的用户配置文件信息可信度UPi和用户生成内容信息可信度Uucgi构成的向量UPi,Uucgi作为训练样本中的输入，将用户的标签flagi作为训练样本中的标签；S5：采用软间隔支持向量机作为社交网络用户可信度评估模型，采用步骤S4得到的训练样本对软间隔支持向量机进行训练；S6：当需要对社交网络中的用户进行可信度评估时，采用步骤S2的相同方法计算该用户的用户配置文件信息可信度，采用步骤S3的相同方法计算该用户的用户生成内容信息可信度，构成向量后输入步骤S5训练好的软间隔支持向量机中，得到用户可信度评估结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河南科技大学 基于软间隔支持向量机的社交网络用户可信度评估方法

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