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申请/专利权人：上海市刑事科学技术研究院;复旦大学
摘要：一种基于多途径分类识别和网络拓扑结构的关键节点检测方法，从多种数据源中提取APP行为的关键特征，并构建矩阵特征数据库的同时，针对不同类型的特征设计多个分类器，从多个维度进行精准分类识别。为了进一步提升分类性能，将通过采用集成学习方法，将不同的分类器的输出结果进行有效融合，以此增强整体的分类准确性和鲁棒性。此外，针对特征数据构建网络图结构，深入分析网络中的节点和边之间的关系。
主权项：1.一种基于多途径分类识别和网络拓扑结构的关键节点检测方法，其特征在于，包括：步骤1、采集并整合网络数据信息，经数据清洗和预处理后，建立数据模型和元数据标准并构建用户和实体之间的关系图谱；步骤2、从步骤1构建得到的数据模型和关系图谱中提取出因子特征并构建因子特征库；步骤3、构造多因子模型，采用监督学习的算法以特征样本进行训练；步骤4、在在线阶段，通过训练后的模型进行实时行为数据的分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海市刑事科学技术研究院 复旦大学 基于多途径分类识别和网络拓扑结构的关键节点检测方法
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