公开(公告)号：CN114238625A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111179443.8

申请日：2021-10-11

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 邵俊明 ,  王瀚 ,  杨勤丽

IPC: G06F16/35 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明是一种基于用户动态图表征不一致性的网络水军行为预警方法。首先收集一段连续时间里社交媒体上用户的发帖和互动内容，并对文本进行情感分析,获取用户观点。然后利用不同时间段的用户行为数据构建动态图神经网络，基于用户的社交关系和行为模式，预测用户下一个时间段的行为模式并将其表示为向量。对比两个向量的差异，定义用户行为的一致性，从而发现疑似水军的用户。同时，对社交网络整体话题的演化进行建模，判断该网络话题是否有水军的影响以及评估水军影响的程度。本发明能够综合高度疑似水军的用户和话题演化的特征，实现网络水军的检测和预警功能。

公开(公告)号：CN116108285A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202211547436.3

申请日：2022-12-01

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 邵俊明 ,  王瀚 ,  杨勤丽

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/9537 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明是一种基于动态低秩矩阵分解的网络水军用户及行为检测的方法，利用属性网络中的同质性原则和低秩性规律，通过循环神经网络，针对用户的交互行为是否受到其自身观点的真实驱动以及其交互逻辑的主流程度，高效判断任一用户是否是网络水军用户，进而识别出该用户产生的水军行为，用于提高互联网社交平台管理者的管理效率，降低管理成本。本发明将持续收集社交媒体上用户的发帖和互动内容，然后进行时间分组，获取不同时间段的社交媒体内用户的行为，之后建立循环神经网络，基于用户历史的观点特征对用户当前时间点的观点进行全面建模，进而重构同质性和低秩性假设下的用户行为模式。通过观测行为和重构行为的偏差，可以判定用户行为的异常性，互动行为高度异常的用户将被识别为水军用户，同时其异常行为也将被有效检测。本发明基于同质性和低秩性假设，能够面向大规模网络高效地提供水军用户及水军行为检测服务。