[发明专利]一种基于改进递归神经网络的诽谤性恶意用户检测方法有效
| 申请号： | 202010457761.5 | 申请日： | 2020-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN111667339B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 徐原博;王恩;张兴亮;徐萌;杨永健 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06F40/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海思牛达专利代理事务所(特殊普通合伙) 31355 | 代理人： | 雍常明 |
| 地址： | 130000 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 递归 神经网络 诽谤 恶意 用户 检测 方法 | ||
【主权项】：
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