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申请/专利权人：辽宁大学

摘要：基于D‑S证据理论的网络直播违法违规行为判定方法，步骤为：1输入网络直播间中多源异构数据，根据样本集数据得出有违法行为阈值α和无违法行为阈值β；2利用Tanimoto系数公式求出分配证据体信任度权重；3利用步骤2求出的证据体信任度权重将原文本视频音频数据的违规、违法、严重违法行为的概率进行修正处理；4将修正后的文本视频音频数据的违法违规行为概率映射到统一公共空间，利用D‑S证据理论进行数据融合；5对数据融合结果进行违法违规行为判定。本发明通过上述方法，能够对网络直播数据进行多模态综合评判，有助于提升平台监管效果，维护良好网络生态，为广大网民营造风清气正的网络空间。

主权项：1.基于D-S证据理论的网络直播违法违规行为判定方法，其特征在于，其步骤为：步骤1、输入网络直播中多源异构数据，利用样本集得出有无违法行为概率阈值；步骤2、利用Tanimoto系数公式求出分配证据体信任度权重；2.1将得到的违法违规行为概率矩阵利用Tanimoto系数公式求出证据体相关性矩阵S，Tanimoto系数公式为其中，mi、mj表示不同的证据体，Sij表示证据体mi和证据体mj之间的相关性系数；2.2根据相关性矩阵S计算证据体信任度权重，计算公式为其中，Sij表示证据体mi和证据体mj之间的相关性系数，Wk表示证据体mk的信任度权重；步骤3、利用步骤2求出的证据体信任度权重将原文本视频音频数据的违规、违法、严重违法行为的概率进行修正处理；3.1将违法违规行为概率和步骤2得到的信任度权证wi相乘，得到修正后的证据体概率矩阵；3.2对证据体概率矩阵添加一列该列的值为：1-∑muk,使同一证据体的概率和为1；其中muk为某证据体下的第uk个证据的概率；3.3对修正后概率矩阵中sij＝0部分，进行零因子修复，若原概率表中其他证据体对焦元的概率表示均大于阈值β则将零因子设置为0.1，若只有一个证据体对焦元的概率表示大于阈值β则将零因子设置为0.01，否则将零因子设置为0.001，并将相应列的值减去对应的值；步骤4、将得到的文本视频音频数据的违法违规行为概率映射到统一公共空间，在统一公共空间利用D-S证据理论对采集到的数据进行数据融合；步骤5、对数据融合结果进行违法违规行为判定。

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