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[发明专利]一种基于多层图注意力网络的关联用户识别方法及装置-CN202110794741.1有效
发明人：胡瑞敏;肖益林;吴俊杭;甄宇;任灵飞;胡文怡 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多层图注意力网络的关联用户识别方法及装置，其中的方法首先通过随机置换矩阵模拟结构噪声与属性噪声，以提高模型的自适应性；并构建了关联用户识别模型，基于注意力机制，计算每个邻居节点对目标节点的重要性；利用归一化的注意力系数以及权重矩阵，计算得到每个节点的嵌入向量，并将所有目标节点的嵌入向量融合为嵌入矩阵；将多层图注意力网络得到的多层嵌入矩阵按照权重进行融合，基于贪心策略，得到最终的嵌入矩阵；对最终的嵌入矩阵进行关联识别，得到最终结果。由于提前模拟结构噪声与属性噪声，大大提高了模型的自适应性；有效的提取了多层图注意力网络的嵌入结果，因此提高了关联用户识别的准确率，有效降低了误差。
一种基于多层注意力网络关联用户识别方法装置

[发明专利]基于关联欺诈感知的欺诈行为检测方法及装置-CN202310244679.8在审
发明人：胡瑞敏;臧屹隆;张翔;黄子峻;胡津彰;任灵飞;吴俊杭 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明提供一种基于关联欺诈感知的欺诈行为检测方法及装置。该方法包括：基于多关系社交网络图结构，表征关系特异的节点特征向量和关系特征向量；在不同关系的节点向量之间相互传递信息，以获得欺诈关联感知的节点特征向量；利用图注意力网络模型来表征聚合不同关系的节点特征向量以得到最终的用户特征向量，用于优化图注意力网络模型；最后通过优化后的图注意力网络模型进行欺诈行为识别。本发明充分利用了多关系类型的关联欺诈行为规律，大大提高了欺诈行为检测的准确性，有效降低了误差。
基于关联欺诈感知行为检测方法装置

[发明专利]一种基于类别感知的跨区域友谊推断方法-CN202211105178.3在审
发明人：胡瑞敏;任灵飞;李登实;吴俊杭;臧屹隆;胡文怡;黄子俊;胡津彰 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：一种基于类别感知的跨区域友谊推断方法，涉及跨区域友谊推断领域，以位置社交网络服务数据为基础，通过用户、POI、POI类别和签到时间构建多个二部图网络，并将二部图网络嵌入到一个共享的维度空间中，利用一个异构注意力网络学习每个POI和POI类别的权重系数，并最终计算两个跨区域用户向量表示的相似度，作为此两个用户具有好友关系的概率值，本发明推断两个活动轨迹分布在不同区域下、且缺乏共同签到记录是否是朋友，并获得较为准确的预测结果。
一种基于类别感知跨区友谊推断方法

[发明专利]一种电信诈骗用户识别模型的处理方法、装置及处理设备-CN202211436527.X在审
发明人：李登实;曾露;梁晓聪;黄子俊;任灵飞;吴俊杭 -专利权人：江汉大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06Q30/018 文献下载
摘要：本申请提供了一种电信诈骗用户识别模型的处理方法、装置及处理设备，用于更好地提取电信诈骗分子的行为特征，从而构建出的电信诈骗用户识别模型，可以对灵活多变的电信诈骗用户进行精准识别。
一种电信诈骗用户识别模型处理方法装置设备

[发明专利]一种针对POI缺失的位置地点预测方法及系统-CN202211033841.3在审
发明人：胡瑞敏;吴俊杭;李登实;任灵飞;胡文怡;臧屹隆;黄子峻;胡津彰 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对POI缺失的位置地点预测方法及系统，涉及轨迹数据挖掘领域。该方法的步骤包括：获取基于位置社交网络服务平台的用户签到有效数据；给定每个用户发生位置地点缺失的时间t，分别提取t时刻之前和之后的地理位置序列和对应的隐藏状态；为用户分配个性化特征向量和POI缺失的时刻对应的特征向量并拼接成为最终的特征向量，分别对xinput进行缺失位置地点和对应的地点类别的预测，按照概率从高之低的顺序，选取排名靠前的几个缺失位置地点和地点类别，作为对应缺失POI的预测数据。本发明对缺失POI的预测精度有较大的提高，进而对相关领域的应用提高了便利。
一种针对 poi 缺失位置地点预测方法系统

[发明专利]缺失POI的识别方法-CN202210601769.3在审
发明人：胡瑞敏;吴俊杭;李登实;肖益林;胡文怡;任灵飞;甄宇;臧屹隆 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F16/909 文献下载
摘要：本发明提供一种缺失POI的识别方法，包括：首先通过处理原始签到数据，生成基于用户、时间、POI和POI类别的5个关系图网络；然后，通过联合图嵌入方法，将用户、时间、POI和POI类别嵌入共享维度空间，共同捕获顺序转换模式、时间周期影响与用户偏好；其次，结合了区域级别的空间邻近性，对地理空间的距离进行加权，以此来引入地理影响；最后将上述所有影响因素融合进行联合概率估计，得出每个POI的概率得分并排名，根据排名，得出用户在过去某个时间缺失的POI签到，从而预测用户去过的位置信息。本发明旨在通过建模整个历史信息与查询时间节点的前、后上下文信息，从而解决“你去了哪儿”识别的新问题。
缺失 poi 识别方法

[发明专利]一种基于社交网络拓扑图的关联用户身份识别方法-CN202210429087.9在审
发明人：胡瑞敏;甄宇;任灵飞;吴俊杭;胡文怡;李登实 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：目前的大多数方法都将社交网络嵌入到低维向量空间中，然后将用户对齐到低维空间中。然而，由于社会网络极其复杂和庞大，在网络嵌入过程中很容易受到不同邻居的误差传播和噪声的影响。基于此，本发明提供了一种基于社交网络拓扑图的关联用户身份识别方法，首先形成用户的ego网络(即提取用户的一节邻居形成的局部网络)，然后使用随机游走提取用户节点序列，接着使用自然语言模型框架学习用户的低维向量表示，最后训练矩阵将两个社交网络映射到相同的特征空间中进行对齐。本发明通过利用ego网络可以避免高阶邻居带来的干扰，因此可以提高节点嵌入结果，提升关联准确度。
一种基于社交网络拓扑关联用户身份识别方法

[发明专利]一种基于交互图传播的社交关系挖掘方法-CN202210422953.1在审
发明人：胡瑞敏;臧屹隆;任灵飞;吴俊杭;胡文怡;李登实 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于交互图传播的社交关系挖掘方法。本发明输入每个用户的原始社交数据，构建用户之间社交行为组成的社交网络；提取任意两个用户之间的交互行为特征向量，进一步使用数据增强操作得到增强后的联合体特征向量；在增强后的联合体特征向量之间，将所述交互图的结构嵌入得到邻接矩阵；引入图神经网络学习模型，将增强后的不同联合体特征向量与所述邻接矩阵输入至图神经网络学习模型，预测得到联合体的输出特征向量，通过计算交叉熵损失的方法优化，将优化后图神经网络学习模型再进一步用于实际分类。本发明充分利用了用户间的复杂交互信息，大大提高了社交关系挖掘的准确性，有效降低了误差。
一种基于交互传播社交关系挖掘方法

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