一种基于时空轨迹的用户识别方法及装置

    公开(公告)号:CN110515981A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201810489734.9

    申请日:2018-05-21

    Abstract: 本发明涉及一种基于时空轨迹的用户识别方法及装置,包括:获取待识别用户的兴趣区域;构建待识别用户和数据库中用户的时空关系网络;利用node2vec算法计算所述待识别用户的特征向量和数据库中用户的特征向量;计算待识别用户特征向量与数据库中用户特征向量的相似度;通过所述相似度的排序,识别数据库中与待识别用户最相似的用户。本发明提供的技术方案综合考虑用户自身行为与用户间关系特征,兼顾对用户行为的稳定性和差异性的特征描述。其中,用户兴趣区域的获取更多的考虑行为稳定性,网络边权的设计更多的考虑差异性,采用多视角自主表示学习有助于获得更加鲁棒性的用户向量表示。

    一种脚本转换方法和装置
    54.
    发明公开

    公开(公告)号:CN104932974A

    公开(公告)日:2015-09-23

    申请号:CN201510280783.8

    申请日:2015-05-28

    Abstract: 本发明公开了一种脚本转换方法和装置。所述方法包括:根据LoadRunner的脚本路径,获取符合预设条件的LoadRunner测试脚本;利用LoadRunner控制器,获取LoadRunner测试场景配置信息;分别将所述LoadRunner测试脚本和所述LoadRunner测试场景配置信息转换为Jmeter格式的xml段落;将所述LoadRunner测试脚本和所述LoadRunner测试场景配置信息分别转换成的xml段落进行合并,形成Jmeter测试计划。通过本发明实施例实现了LoadRunner的HTTP脚本和场景到Jmeter测试计划的自动转换,可以大量节约软件使用成本、利用现有的测试脚本和测试人员、节约大量的人员脚本执行时间、提高测试效率等优点。

    一种社交网络僵尸账号检测方法及装置

    公开(公告)号:CN104901847A

    公开(公告)日:2015-09-09

    申请号:CN201510278739.3

    申请日:2015-05-27

    Abstract: 本发明提出了一种社交网络僵尸账号检测方法及装置,采用层次化启发式方法进行僵尸账号检测,利用账号资料特征、微博内容特征、发帖时间特征、发帖行为一致性特征,按照计算时间代价逐步判别,一旦判别成功就停止计算,否则就继续下一层次特征的计算,考虑到大部分僵尸账号的生成和维护依靠自动化程序进行,成本低,可以通过较低代价的判别方法检测,所以本发明的所述方法可以大幅提高检出效率,另一方面,本方法使用了账号资料、微博内容和行为特征等多维度特征,能够提高僵尸账号的检出率和准确率。

    一种消息混合匿名通信方法及装置

    公开(公告)号:CN101605107A

    公开(公告)日:2009-12-16

    申请号:CN200910089500.6

    申请日:2009-07-22

    Abstract: 本发明公开了一种能够适应消息流量环境变化并能满足用户个性化匿名需求的消息混合匿名通信方法及装置,该装置在传统的消息混合匿名通信装置中引入了流量环境感知器和用户匿名期望值提取模块,其中流量环境感知器用于获取消息流量环境特征值dt,然后根据该消息流量环境特征值可以计算消息输出概率p(mi),当消息刷新时机到来时,以概率p(mi)输出消息mi,以概率1-p(mi)保留消息不输出;其中,消息流量环境特征值dt=β·nt+(1-β)·dt-1,nt为当前单位时间内到达的输入消息个数,β为平滑常数,dt-1为上一单位时间的流量特征值;消息输出概率p(mi)如图。用户匿名期望值提取模块用于在消息中提取用户设置的匿名期望值参数α,该参数表示消息输出概率随消息流量环境特征值变化而变化的幅度。

    构建用户历史行为表示向量、用户行为异常检测方法及装置

    公开(公告)号:CN113742184B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202010509571.3

    申请日:2020-06-05

    Abstract: 本发明实施例涉及一种构建用户历史行为表示向量、用户行为异常检测方法及装置,包括:获取用户历史行为数据;将历史行为数据按照预设方式分为多个历史行为数据分组;根据每一组历史行为数据中包括的活动行为数据,提取与每一组历史行为数据对应的历史行为特征表示向量;根据每一组历史行为数据中包括的APP属性信息提取功能特征表示向量;根据第i分组中分别提取的第i历史行为特征表示向量和第i功能特征表示向量,生成与第i分组历史行为数据对应的第i历史行为表示向量;根据所有历史行为表示向量,构建用户历史行为表示向量,由此,可以有效利用用户行为数据实时辨别当前行为是否异常,维护用户个人信息和财产安全。

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