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申请/专利权人：北京师范大学珠海校区
摘要：本发明公开了一种基于异质模体特征的社交机器人检测方法及设备，属于网络空间安全领域，该方法包括：搜集社交网络数据，通过对社交网络上各社交账号之间的关注关系来构建社交关系网络，随后在网络中提取异质模体特征，并将该特征作为数据集输入到模型中进行训练测试，从而检测出社交机器人。本发明仅需提取用户网络中的局部结构信息，便能精准识别出社交机器人，且所提取的异质模体特征能够有效的反映出社交网络中用户关系的动态演变。
主权项：1.一种基于异质模体特征的社交机器人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：搜集社交网络数据，并对所述社交网络数据进行分类标注，得到真实账号数据以及机器人账号数据；S200：基于所述真实账号数据以及所述机器人账号数据构建异质关系网络；S300：定义异质模体结构，并对所述异质模体结构进行细化处理，得到异质模体结构特征；S400：在所述异质关系网络中，提取所述异质模体结构特征，得到异质模体结构特征数据；S500：构建随机森林识别模型，将所述异质模体结构特征数据输入到所述随机森林识别模型中训练并验证；S600：通过训练好的随机森林识别模型，利用待识别节点的异质模体结构特征进行社交机器人检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京师范大学珠海校区 一种基于异质模体特征的社交机器人检测方法及设备
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