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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的半监督社交网络异常账号检测方法,首先构建社交网络账号图,对部分账号进行标签标记,采用文本特征提取方法对每个账号的属性信息进行特征提取,得到账号属性的文本特征,同时获取社交网络的邻接矩阵,构建基于深度学习的属性特征映射网络和结构特征映射网络,采用账号属性的文本特征对属性特征映射网络进行训练,采用账号属性的文本特征和邻接矩阵对结构特征映射网络进行训练,在对账号进行异常检测时,根据该账号的属性向量和结构向量计算得到评价分数,与评价阈值比较得到异常检测结果。本发明可以实现对社交网络中相互关联的账号中的异常账号的自动发现。
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单位之江实验室; 华东师范大学
