[发明专利]融合用户行为和文本信息的社交机器人检测方法和系统

摘要

本发明属于计算机技术领域，具体提供了一种融合用户行为和文本信息的社交机器人检测方法和系统。旨在解决现有技术手动选取特征、忽略社交媒体帖子之间的逻辑性和时序性以及忽略社交平台用户行为信息的问题，本发明的社交机器人的检测方法包括获取待检测社交媒体用户的历史网络数据和好友网络数据；基于上述数据得到用户文本特征向量、行为特征向量以及好友网络特征向量，并将其融合，得到待检测社交媒体用户的用户特征向量；对用户特征向量进行检测，输出检测结果。本发明的方法更加符合社交媒体自身的特性，从多个维度分析待检测社交媒体用户，提升了检测准确率。本发明的系统同样具有上述有益效果。

主权项

1.一种融合用户行为和文本信息的社交机器人检测方法，其特征在于包括：获取待检测社交媒体用户的历史网络数据和好友网络数据；基于预先构建的第一向量转化模型将所述历史网络数据转化为用户文本特征向量；基于预先构建的第二向量转化模型将所述历史网络数据转化为行为特征向量；基于预先构建的第三向量转化模型将所述好友网络数据转化为好友网络特征向量；将所述用户文本特征向量、行为特征向量以及好友网络特征向量进行融合，得到所述待检测社交媒体用户的用户特征向量；基于预先构建的分类检测模型对所述用户特征向量进行检测，输出检测结果；其中，所述第一向量转化模型、第二向量转化模型、第三向量转化模型以及分类检测模型均是基于预设的训练集，并利用深度神经网络构建的模型。