一种基于改进递归神经网络的诽谤性恶意用户检测方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于改进递归神经网络的诽谤性恶意用户检测方法，包括以下步骤：步骤S1，搭建层次化双注意力递归神经网络HDAN模型；步骤S2，联合过滤；步骤S3，改进的非负矩阵分解推荐系统。本发明通过诽谤性恶意用户检测推荐系统框架SDRS，结合HDAN模型，可以为推荐系统在真实世界中的表现带来极大的提升，从这些用户的交互行为方式出发，将这类用户的特点抽象为评论与评级之间存在语义鸿沟，再利用HDAN来对评论中的语义进行情感分析，结合联合过滤的策略，可以检测并过滤掉此类恶意用户，为推荐系统带来了一个更为优质和纯净的输入，使得推荐系统的性能得以提升。
基本信息
专利标题 ：
一种基于改进递归神经网络的诽谤性恶意用户检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111667339A
申请号 ：
CN202010457761.5
公开（公告）日 ：
2020-09-15
申请日 ：
2020-05-26
授权号 ：
CN111667339B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
徐原博王恩张兴亮徐萌杨永健
申请人 ：
吉林大学
申请人地址 ：
吉林省长春市前进大街2699号
代理机构 ：
上海思牛达专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
雍常明
优先权 ：
CN202010457761.5
主分类号 ：
G06Q30/06
IPC分类号 ：
G06Q30/06 G06F40/30 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q30/00
商业，例如购物或电子商务
G06Q30/06
购买、出售或租赁交易
法律状态
2022-05-27 ：
授权
2020-10-13 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 30/06
申请日 : 20200526
申请日 : 20200526
2020-09-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
