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申请/专利权人：四川大学

摘要：本发明提供了基于异构图卷积神经网络的恶意影评用户识别系统及方法，涉及网络安全技术领域。该系统包括信息采集模块、MRHG模块、共同评论关系提取模块、共有行为关系提取模块、拼接模块和输出模块；该方法包括从影评网站上采集用户、电影及影评信息，构建MRHG模块并进行特征嵌入，再引入HGCN更新MRHG模块，提取被测用户的用户节点特征。对被测用户的评论行为特征进行共有行为关系提取，得到被测用户的户评论行为特征，与用户节点特征拼接并传入全连接层进行空间变换，再将变换结果经Sigmoid层进行归一化处理得到被测用户为恶意影评用户的概率，若概率达到预设值则判定被测用户为恶意影评用户。该方法可在恶意影评用户检测问题上取得较高的检测精确率。

主权项：1.一种基于异构图卷积神经网络的恶意影评用户识别系统，其特征在于，包括信息采集模块、MRHG模块、共同评论关系提取模块、共有行为关系提取模块、拼接模块和输出模块；所述信息采集模块用于采集用户信息、电影信息和影评信息；所述MRHG模块由用户节点、电影节点、用户节点与电影节点的连接边、电影节点间的连接边构成；其中，用户节点嵌有用户画像、电影节点嵌有电影画像；用户节点与电影节点的连接边嵌有属于影评信息的评论信息、影评文本；电影节点间的连接边嵌有共谋攻击可能性；所述用户画像由用户信息构成，所述电影画像由电影信息构成，所述共谋攻击可能性根据不同电影的上映日期计算得到；所述共同评论关系提取模块用于引入HGCN更新MRHG模块，得到被测用户的用户节点特征所述共有行为关系提取模块用于提取被测用户的评论行为特征，得到被测用户的用户评论行为特征hbif3；所述拼接模块用于拼接被测用户的用户节点特征和用户评论行为特征，得到向量hcoi， 所述输出模块包括全连接层和Sigmoid层；所述全连接层为两层以上，用于对hcoi进行空间变换，hcoif4＝σWpf4hcoi+bpf418式中，hcoif4为空间变换的结果；σ为激活函数；Wpf4、bpf4分别为hcoi在全连接层中预设的权重矩阵和偏置项；所述Sigmoid层用于对hcoif4进行归一化处理得到被测用户为恶意影评用户的概率y'si，y'si＝SigmoidWpf5hcoif4+bpf519式中，Wpf5、bpf5分别为hcoif4在Sigmoid层中预设的权重矩阵和偏置项；若y'si达到预设值，则被测用户为恶意影评用户。

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权利要求：

百度查询： 四川大学 基于异构图卷积神经网络的恶意影评用户识别系统及方法