[发明专利]集群类型识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种集群类型识别方法、装置、电子设备以及存储介质，该方法中，获得待测集群的待测特征，由于待测特征至少包括待测集群的各成员在每一类预设行为参数分别对应的重要程度参数，说明待测特征能够表征待测集群中各成员之间的行为特征，以及各成员在该待测集群中每一类预设行为参数上的重要程度；由于集群类型预测模型是训练神经网络得到的，因此集群类型预测模型能够基于待测特征，多角度多维度的获得待测集群的集群结构；且由于在训练集群类型预测模型的过程中，是以真实向量和差值向量的长度最小为训练目标，因此，集群类型预测模型可以准确的预测出待测集群属于各类已知集群的预测概率。

技术领域

本申请涉及通信技术领域，更具体涉及集群类型识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前的网络由若干个群组构成，群组是有相同特征的某一类成员的组合。例如，群组可以为QQ群组、微信群组。各群组中成员之间的关联决定各群组是否属于同一个社团，例如，同一社团中各群组分别对应的重合成员的数目与相应的群组的成员总数目的比例大于或等于预设阈值，如一个社团包括两个QQ群。

群组的群组结构可以反映一个群组内各成员的行为特征。社团的社团结构可以反映一个社团内各成员的行为特征。针对群组的结构，可以获得群组所属的群组类别，例如，传销群组、赌博群组、黄色网站传播群组、合法群组等；针对社团的结构，可以获得社团所属的社团类别，例如，传销社团、赌博社团、黄色网站传播社团、合法社团等。

为了进行统一说明，此处将群组和社团统称为集群，即集群为群组或社团，可见获取集群所属集群类型，对于非法集群的发现具有重要意义。然而，目前获取集群所属集群类型是人为进行操作的，效率低下；因此，如何快速获得集群所属集群类别是本领域技术人员需要考虑的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种集群类型识别方法、装置、电子设备及存储介质，以克服现有技术中效率低下的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种集群类型识别方法，包括：

获取待测集群的待测特征，所述待测特征至少包括：所述待测集群的各成员在至少一类预设行为参数上分别对应的重要程度参数；

将所述待测特征输入预构建的集群类型预测模型；

其中，所述集群类型预测模型是以样本集群的预测向量与真实向量的差值向量的长度最小为训练目标，训练神经网络得到的；所述预测向量包括所述样本集群分别属于各类已知集群的预测概率；所述真实向量包括所述样本集群分别属于所述各类已知集群的真实概率；

获取所述集群类型预测模型输出的，所述待测集群分别属于所述各类已知集群的预测概率。

一种集群类型识别装置，包括：

第一获取模块，用于获取待测集群的待测特征，所述待测特征至少包括：所述待测集群的各成员在至少一类预设行为参数上分别对应的重要程度参数；

输入模块，用于将所述待测特征输入预构建的集群类型预测模型；

其中，所述集群类型预测模型是以样本集群的预测向量与真实向量的差值向量的长度最小为训练目标，训练神经网络得到的；所述预测向量包括所述样本集群属于各类已知集群的预测概率；所述真实向量包括所述样本集群属于所述各类已知集群的真实概率；

第二获取模块，用于获取所述集群类型预测模型输出的，所述待测集群分别属于所述各类已知集群的预测概率。

一种电子设备，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于执行所述程序，所述程序具体用于：