一种基于多层特征的异常用户检测方法及系统

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一种基于多层特征的异常用户检测方法及系统
申请号:CN202410714581
申请日期:2024-06-04
公开号:CN118568330A
公开日期:2024-08-30
类型:发明专利
摘要
本发明属于用户检测技术领域,具体为一种基于多层特征的异常用户检测方法及系统,有效融合社交数据中的用户行为模式、用户属性和用户推文特征,将社交网络用户数据概括为用户统计学属性、用户行为性属性、用户网络属性和高维属性四个层次,并使用基于attention机制的复合神经网络模型对正常用户和异常用户进行分类预测,可以获得更好的异常用户检测结果。
技术关键词
异常用户检测方法 构建用户画像 attention机制 网络用户 社交 数据 网络特征 朴素贝叶斯分类器 神经网络模型 浅层神经网络 爬虫 模拟浏览器 分类器参数 抓取网页 标签 池化方法