一种基于改进递归神经网络的诽谤性恶意用户检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010457761.5
IPC分类号：--
申请日期：
2020-05-26
申请人：
吉林大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于改进递归神经网络的诽谤性恶意用户检测方法
申请号	CN202010457761.5	申请日期	2020-05-26
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-09-15	公开/公告号	CN111667339A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	暂无	IPC分类号	暂无查看分类表>
申请人	吉林大学	申请人地址	吉林省长春市前进大街2699号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	吉林大学	当前权利人	吉林大学
发明人	徐原博;王恩;张兴亮;徐萌;杨永健
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

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。

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