[发明专利]基于图神经网络的账户检测方法、装置和设备有效
申请号: | 202110195120.1 | 申请日: | 2021-02-19 |
公开(公告)号: | CN112818257B | 公开(公告)日: | 2022-09-02 |
发明(设计)人: | 徐国爱;郭燕慧;徐国胜;张淼;李思怡 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学 |
主分类号: | G06F16/9536 | 分类号: | G06F16/9536;G06F16/951;H04L51/52;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人: | 刘志永 |
地址: | 100876 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 神经网络 账户 检测 方法 装置 设备 | ||
1.一种基于图神经网络的账户检测方法,其特征在于,包括:
以在线社交平台的账户为节点,账户与账户之间的关系为边,构建关系图;
确定节点的特征表示,所述特征表示为分别提取所述节点的内容特征和行为特征并进行双重聚合后得到;所述双重聚合包括:对于每一种关系的邻居节点引入不同的权重参数,分别对属于同一种关系类型的邻居节点进行聚合后再进行不同类型关系之间的聚合;包括:
通过以下公式进行节点之间的边关系的双重聚合:
其中,R表示所述关系图中所有边的集合,表示与vi节点具有r关系的邻居集合,ci,r为归一化参数,一般取Wr是具有r关系的邻居对应的权重参数,Wo是节点自身对应的权重参数;
softmax函数与对应的Loss计算函数为:
其中y为有标签的节点的集合,表示输出层有标签的第i个节点的预测值;
将所述关系图和所述特征表示输入预设的图神经网络模型,通过所述神经网络模型的输出结果确定所述关系图中的异常账户节点;
其中,所述预设的神经网络模型为:将所述关系图的节点和边转码为能够识别的向量数据,对所述向量数据进行权重参数的训练后,输出带有标签的节点预测值,根据所述节点预测值确定节点是否为异常账号。
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的账户检测方法,其特征在于,所述方法还包括:
预建立账户判断范围表,根据所述预设的图神经网络模型输出的节点预测值在所述账户判断范围表的匹配结果,确定节点是否为异常账号;
所述账户判断范围表包括第一数值范围和第二数值范围,当所述节点预测值处于第一范围时,确定所述节点预测值对应的节点为正常账户;当所述节点预测值处于第二范围时,确定所述节点预测值对应的节点为异常账户。
3.根据权利要求1所述的基于图神经网络的账户检测方法,其特征在于,所述方法还包括:
确定源账号节点后,根据所述源账号节点的第一关系确定一阶关系图;
根据所述一阶关系图的各一阶账号节点的第二关系确定二阶关系图;
根据所述二阶关系图的各二阶账号节点的第三关系确定三阶关系图;
重复上述过程,直至获取所述源账号节点的第N关系确定的N阶关系图,其中,所述关系为节点关注与被关注的其它节点之间存在的关系。
4.根据权利要求1所述的基于图神经网络的账户检测方法,其特征在于,所述确定节点的特征表示,所述特征表示为分别提取所述节点的内容特征和行为特征进行聚合后得到,包括:
分别获取节点的账户信息和行为信息,所述账户信息包括简介信息和发布的文本信息,所述行为信息包括账户的活动信息;
分别对所述账户信息和行为信息进行聚合后编码,确定所述节点的向量数据。
5.根据权利要求1所述的基于图神经网络的账户检测方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述预设的图神经网络模型进行迭代训练至Loss计算函数变化幅度小于预定值时,确定此时所述关系图的各所述节点输出的概率值为所述预测值。
6.根据权利要求1所述的基于图神经网络的账户检测方法,其特征在于,所述预设的图神经网络模型通过R-GCN算法实现聚合邻居的策略,以对复杂无向的关系图时加快训练和计算速度。
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