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    • 7. 发明授权
    • 基于多任务学习的异常用户检测方法、系统及存储介质
    • CN116680633B
    • 2024-01-26
    • CN202310502512.7
    • 2023-05-06
    • 国网四川省电力公司广安供电公司
    • 易舒婷张剑凯周韵黄琬庭宋雨灿黄可欣张一弛唐鸿锐李岳洋曹琳玲张学虹邓旭聪陈浪张芳吴寿勇杜德道付饶何军杨伶俐
    • G06Q50/00G06F18/2415G06F18/214G06N3/042G06F18/2433
    • 本发明公开了一种基于多任务学习的异常用户检测方法、系统及存储介质,本发明结合图卷积神经网络实现异常用户检测任务;采用知识图谱嵌入技术学习用户间的交互关系信息,同时分别对发出图和接收图分别进行嵌入表示。本发明从在线社交网络中用户之间的多种交互行为入手,考虑交互关系语义信息与用户标签之间的内在关联,实现交互关系学习任务与异常用户检测任务之间的信息共享补充,旨在通过任务间的内在关联来提升检测方法性能。实验结果显示,本发明能有效实现对异常用户的检测,并且检测性能显著提高;本发明显著优于解耦嵌入过程和检测过程的方式。本发明适用性高,仅基于用户(56)对比文件WO 2023014497 A1,2023.02.09CN 115687758 A,2023.02.03US 2022180065 A1,2022.06.09US 11102230 B2,2021.08.24US 2020137083 A1,2020.04.30US 2022092413 A1,2022.03.24马凡凡.基于多任务学习的短视频中用户行为预测研究.中国硕士学位论文全文数据库 (信息科技辑).2022,(第(2022)01期),I138-2225.何欢 等.基于传播时空特性的社交网络灰帽用户检测.计算机工程.2020,第47卷(第12期),192-199.郑倩倩.基于目标终端与社交数据的异常用户识别研究.中国硕士学位论文全文数据库 (信息科技辑).2023,(第(2023)01期),I138-144.Vashishth S 等.Composition-basedmulti-relational graph convolutionalnetworks.8th International Conference onLearning Representations.2020,1-15.Wang B 等.GANG: Detecting fraudulentusers in online social networks viaguilt-by-association on directedgraphs.2017 IEEE International Conferenceon Data Mining (ICDM).2017, 465-474.Misra I 等.Cross-stitch networks formulti-task learning.Proceedings of theIEEE conference on computer vision andpattern recognition.2016,3994-4003.Zhao Chen等.GradNorm: GradientNormalization for Adaptive Loss Balancingin Deep Multitask Networks.Proceedings ofthe 35th International Conference onMachine Learning.2018,794-803.Shun Fu等.Deep multi-granularitygraph embedding for user identity linkageacross social networks.Knowledge-BasedSystems.2020,第193卷1-6.Qing Xu 等.MlpE: Knowledge GraphEmbedding with Multilayer PerceptronNetworks.2022 IEEE Smartworld, UbiquitousIntelligence & Computing.2022,856 - 863.Chengyun Song等.User abnormalbehavior recommendation via multilayernetwork.PLoS One.2019,1-7.