[发明专利]鉴定网络用户的方法及系统、网络信息的屏蔽方法及系统

权利要求书

1.一种鉴定网络用户的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标用户集合；

获取所述目标用户集合中每个所述目标用户发布的历史文本信息；

采用LDA主题模型对所述历史文本信息进行分析，确定每个所述目标用户的专长领域；

根据每个目标用户的专长领域确定所述目标用户集合中每两个所述目标用户的相似度以构建相似度矩阵；

获取所述目标用户的粉丝数量、回答数量和获赞数量以计算所述目标用户的节点属性特征值；

获取所述目标用户集合中每两个所述目标用户之间的关注关系以构建关注矩阵；

根据所述专长领域、所述相似度矩阵、以及所述关注矩阵构建所述目标用户的转移概率矩阵，采用PageRank算法根据所述节点属性特征值与所述转移概率矩阵获取每个所述目标用户的评分；

所述根据所述专长领域、所述相似度矩阵、以及所述关注矩阵构建所述目标用户的转移概率矩阵，采用PageRank算法根据所述节点属性特征值与所述转移概率矩阵获取每个所述目标用户的评分包括：

根据公式(5)计算每个所述目标用户的评分，

其中，UR(u_i)为所述目标用户u_i的所述评分，d为预设的阻尼因子；U为所述目标用户集合，A_ij为所述关注矩阵中的元素；S_ij为所述相似度；B(u_i)为所述节点属性特征值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用LDA主题模型对所述历史文本信息进行分析，确定每个所述目标用户的专长领域包括：

将所述历史文本信息转化为目标用户与主题以及主题与词语的概率分布；

根据所述概率分布确定所述目标用户的专长领域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个目标用户集合的专长领域确定所述目标用户集合中每两个所述目标用户的相似度以构建相似度矩阵包括：

根据公式(1)计算每两个所述目标用户的相似度，

其中，u_it为所述目标用户u_i专长领域的分布的值，u_jt为所述目标用户u_j专长领域的分布的值，S_ij为所述相似度，k为目标用户u_i及目标用户u_j的专长领域的值的总数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标用户的粉丝数量、回答数量和获赞数量以计算所述目标用户的节点属性特征值包括：

对所述粉丝数量、所述回答数量和所述获赞数量进行归一化处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述归一化处理包括：

采用公式(2)处理所述粉丝数量、所述回答数量和所述获赞数量，

其中，f(u_i)为所述目标用户u_i的所述粉丝数量、所述回答数量和所述获赞数量中的任一者，F(u_i)为对应处理后的所述粉丝数量、所述回答数量或所述获赞数量；

所述获取所述目标用户的粉丝数量、回答数量和获赞数量以计算所述目标用户的节点属性特征值进一步包括：

根据公式(3)计算所述节点属性特征值，

B(u_i)＝(D(u_i)+A(u_i)+L(u_i))/3， (3)

其中，B(u_i)为所述节点属性特征值，D(u_i)为处理后的所述粉丝数量，A(u_i)为处理后的所述回答数量，L(u_i)为处理后的所述获赞数量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标用户集合中每两个所述目标用户之间的关注关系以构建关注矩阵包括：

根据公式(4)计算所述关注矩阵中每个元素的值，