[发明专利]一种基于语义网的社交网络黑名单自动过滤模型

权利要求书

1.一种基于语义网的社交网络黑名单自动过滤模型，其特征在于：所述模型分为信息分析提取模块、信息恶意指数计分模块、计分结果黑名单关联模块；信息分析提取模块将信息流分为两个部分，一部分为正常的，无害的信息；另一部分是恶意信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于语义网的社交网络黑名单自动过滤模型，其特征在于：所述恶意信息分为4类，包括：

无意义信息：这类信息是形如随机排列的字母特殊符号，过滤那些有可能是机器随机发布的骚扰内容；

欺诈信息：这类信息是通过公安部门统计的典型案例中提取出的一些涉嫌欺诈的特征语句；

暴力信息：这类信息是指包含辱骂词汇，危害社会安全的语句以及涉嫌精神骚扰的过激言语；用户自定义信息：这类信息让用户个性化设置一些自己不愿意接受的内容。

3.根据权利要求1所述的一种基于语义网的社交网络黑名单自动过滤模型，其特征在于：所述信息流凡是位于敏感语义库中的一律屏蔽。

4.根据权利要求1所述的一种基于语义网的社交网络黑名单自动过滤模型，其特征在于：所述信息恶意指数计分模块在计分时，将查询出这个三元组数据，并根据各种恶意信息系统设置的不同的恶意权值，将得到的新的数据的计分值，与该值运算，更新三元组数据，并返回计分结果。

5.根据权利要求1所述的一种基于语义网的社交网络黑名单自动过滤模型，其特征在于：所述黑名单管理模块为整个系统分析的结果集。

6.根据权利要求1或2所述的一种基于语义网的社交网络黑名单自动过滤模型，其特征在于：恶意信息的用户的恶意记录（恶意因子）的取值范围为：常规信息为0.99；无意义信息为2；暴力信息为3；欺诈信息为4；自定义过滤信息为5；恶意记录指数的初始值为1，表示双方还未有过数据交换；恶意记录指数越小反映了双方的密切程度，则构成恶意关系的概率也就越小。