[发明专利]一种基于半监督的应用市场刷榜应用检测方法在审
| 申请号： | 201810487147.6 | 申请日： | 2018-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN108710911A | 公开（公告）日： | 2018-10-26 |
| 发明（设计）人： | 何道敬;唐宗力;洪凯 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q30/00 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督的应用市场刷榜应用检测方法，将半监督学习算法使用于应用市场的刷榜应用检测。实施步骤包括：获取应用特征存储到数据库，将数据库中特征进行少量标注得到带标注和无标注的混合样本集，使用半监督学习算法在混合样本集上训练得到分类器，最后将分类器用于应用检测。本发明将半监督学习应用到大量无标注的应用市场数据中，采用半监督学习算法中成熟的协同训练算法，降低误报率的同时，提高了检测的效率，实现了少量数据标注下应用市场中的刷榜应用检测。 | ||
| 搜索关键词： | 应用检测 应用市场 半监督学习算法 标注 混合样本 半监督 分类器 数据库 半监督学习 数据标注 训练算法 应用特征 误报率 存储 协同 检测 成熟 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于半监督的应用市场刷榜应用检测方法，该方法包括以下步骤：步骤1：从应用市场中获取多个应用的特征F，包括每个应用的应用特征和评论特征，并将这些特征存储到数据库；步骤2：从步骤1所述数据库中取应用的特征，并对其进行少量标注，得到有标注样本和无标注样本共同组成的混合样本集；步骤3：使用半监督学习算法在步骤2中的混合样本集上进行训练，得到分类器C；步骤4：使用步骤3中得到的分类器C对应用进行检测，输出检测结果。
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