[发明专利]一种基于强鲁棒性特征选择的社交媒体自残行为检测方法有效
| 申请号： | 201911033392.0 | 申请日： | 2019-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110867250B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 罗敏楠;董怡翔;郑庆华;秦涛 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06F16/35;G06V10/56 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 贺小停 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强鲁棒性特征选择的社交媒体自残行为检测方法，1)从网络社交媒体网站进行多维度的异质信息获取；2)对数据从文本、用户、时间和图片四个方面进行特征提取，构造自残内容数据集和正常内容数据集；3)通过l_2,1范数的loss函数和正则化项，构建基于强鲁棒性特征选择的有监督自残检测模型；4)对待检测的目标数据进行特征抽取，使用构建的检测模型进行自残检测。本发明所公开的面向社交媒体的自残检测方法，较传统的自残检测相比，可以更广泛的接触到自残主体、更深度的发掘自残主体的行为模式、更高效及时的发现自残行为，具有实际应用的优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强鲁棒性 特征 选择 社交 媒体 自残 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
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