[发明专利]网络水军的检测方法及装置有效
| 申请号： | 201410027720.7 | 申请日： | 2014-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN103795592B | 公开（公告）日： | 2017-01-25 |
| 发明（设计）人： | 孙卫强;牛温佳;赵卫中;管洋洋;黄超;李倩;胡玥;刘萍;郭莉 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | H04L12/26 | 分类号： | H04L12/26 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司11212 | 代理人： | 杨立 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种网络水军的检测方法及装置。其中，网络水军的检测方法包括步骤一，将原始的用户描述信息表示为归一化的用户描述向量，从用户描述向量中筛选出已分类数据，将该已分类数据的a%作为深度信念网络DBN模型的训练数据，将该已分类数据的b%作为DBN模型的检测数据；步骤二，用训练数据训练DBN模型，输出训练得到的DBN模型；步骤三，检验输出DBN模型的收敛性和判定准确率，根据检验结果调整所述步骤一和步骤二中的相关参数，直至所述输出DBN模型达到预设收敛条件或终止条件；步骤四，使用最终DBN模型对网络水军进行检测。本发明的网络水军的检测方法及装置，既提高了网络水军检测算法的收敛性和准确率，又缩短了海量样本数据下的模型训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 网络 水军 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种网络水军的检测方法，其特征在于，包括：步骤一，将原始的用户描述信息表示为归一化的用户描述向量，从所述用户描述向量中筛选出已分类数据，将该已分类数据的a％作为深度信念网络DBN模型的训练数据，将该已分类数据的b％作为DBN模型的检测数据，a大于b，且a与b之和等于100，所述用户描述信息的类型由用户预先选定，所述已分类用户数据指已经被标记为是否网络水军的用户数据；步骤二，用所述训练数据训练DBN模型，输出训练得到的DBN模型，将该输出的DBN模型称为输出DBN模型；步骤三，检验所述输出DBN模型的收敛性和判定准确率，根据检验结果调整所述步骤一和步骤二中的训练数据，直至所述输出DBN模型达到预设收敛条件或终止条件，其中，所述判定准确率通过采用所述检测数据检测所述输出DBN模型而得到；步骤四，使用最终DBN模型对网络水军进行检测，所述最终DBN模型是指达到所述预设收敛条件或终止条件的输出DBN模型。
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