[发明专利]利用层叠泛化和代价敏感学习的社交网链路异常检测方法有效
| 申请号： | 202010873947.9 | 申请日： | 2020-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN112073227B | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 刘小洋;叶舒;李祥;苗琛香 | 申请（专利权）人： | 重庆理工大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L12/26;G06N20/20;G06N3/08;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 重庆天成卓越专利代理事务所(普通合伙) 50240 | 代理人： | 王宏松 |
| 地址： | 400054 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种利用层叠泛化和代价敏感学习的社交网络链路异常检测方法，包括以下步骤：S1，获取社交网络节点数据，将获取的社交网络节点数据中的相似性指标作为基模型学习的特征；S2，确定基模型的超参数；S3，对基模型的预测结果进行重新学习；得到最终的预测结果；S4，将步骤S3中的结果发送至手持式智能移动终端。本发明能够对社交网络节点链路异常进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 层叠 泛化 代价 敏感 学习 社交 网链路 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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