公开(公告)号：CN109889436B

公开(公告)日：2020-10-13

申请号：CN201910125820.6

申请日：2019-02-20

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 李建欣 ,  张帅 ,  邵明来 ,  何雨 ,  周号益

IPC: H04L12/58 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提出一种社交网络中垃圾邮件发送者的发现方法，包括以下步骤：步骤1，进行数据预处理，将邮件数据处理成本发明中垃圾邮件发送者发现模型所需格式；步骤2，进行用户行为特征提取，所述提取方式为利用半监督训练的图卷积网络来提取用户行为特征；步骤3，用户分类，所述分类方式为根据用户行为特征提取器输出的用户行为属性，判断每个用户节点是否为垃圾邮件发送者；步骤4，构造决策目标函数，指导垃圾邮件发送者发现模型的优化方向，使得其中的用户行为特征提取器和用户分类器能够联合学习图卷积网络中的参数和优化单类支持向量机的分类平面；步骤5，训练社交网络中垃圾邮件发送者发现模型。

公开(公告)号：CN109889436A

公开(公告)日：2019-06-14

申请号：CN201910125820.6

申请日：2019-02-20

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 李建欣 ,  张帅 ,  邵明来 ,  何雨 ,  周号益

IPC: H04L12/58 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提出一种社交网络中垃圾邮件发送者的发现方法，包括以下步骤：步骤1，进行数据预处理，将邮件数据处理成本发明中垃圾邮件发送者发现模型所需格式；步骤2，进行用户行为特征提取，所述提取方式为利用半监督训练的图卷积网络来提取用户行为特征；步骤3，用户分类，所述分类方式为根据用户行为特征提取器输出的用户行为属性，判断每个用户节点是否为垃圾邮件发送者；步骤4，构造决策目标函数，指导垃圾邮件发送者发现模型的优化方向，使得其中的用户行为特征提取器和用户分类器能够联合学习图卷积网络中的参数和优化单类支持向量机的分类平面；步骤5，训练社交网络中垃圾邮件发送者发现模型。

公开(公告)号：CN109919198A

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201910113316.4

申请日：2019-02-13

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 李建欣 ,  何雨 ,  彭浩 ,  张帅 ,  胡春明

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明提出一种重启式随机游走的新型网络嵌入学习方法，包括以下步骤：步骤1，获取实体及其关系信息建立网络数据；步骤2，重复迭代进行游走和训练；所述步骤2中包括重启式随机游走和网络嵌入训练两部分。