一种网络水军的自动识别方法及系统

    公开(公告)号:CN109213858B

    公开(公告)日:2021-07-27

    申请号:CN201710463010.2

    申请日:2017-06-19

    Abstract: 本发明提供一种网络水军的自动识别方法及系统,该方法步骤包括:1)采集社交网络中认证账号的消息信息以及每条消息下的评论信息;2)监测上述每条消息下的每条评论信息是否被删除,若是则读取该评论信息对应账号的历史被删评论数;3)若上述账号的历史被删评论数满足预设条件,则该账号为网络水军。该方法及系统不仅免去了人工标注工作及模型训练,而且能够快速有效的识别社交网络中的网络水军,即当一个账号的评论信息的历史被删评论数满足预设条件,则判定该账号为网络水军。同时该方法及系统适用于多个社交网络,并且能够跨平台运行。

    一种网络水军的自动识别方法及系统

    公开(公告)号:CN109213858A

    公开(公告)日:2019-01-15

    申请号:CN201710463010.2

    申请日:2017-06-19

    Abstract: 本发明提供一种网络水军的自动识别方法及系统,该方法步骤包括:1)采集社交网络中认证账号的消息信息以及每条消息下的评论信息;2)监测上述每条消息下的每条评论信息是否被删除,若是则读取该评论信息对应账号的历史被删评论数;3)若上述账号的历史被删评论数满足预设条件,则该账号为网络水军。该方法及系统不仅免去了人工标注工作及模型训练,而且能够快速有效的识别社交网络中的网络水军,即当一个账号的评论信息的历史被删评论数满足预设条件,则判定该账号为网络水军。同时该方法及系统适用于多个社交网络,并且能够跨平台运行。

    基于自编码器的变体词识别方法及系统

    公开(公告)号:CN110362807A

    公开(公告)日:2019-10-22

    申请号:CN201810252275.2

    申请日:2018-03-26

    Abstract: 本发明提供一种基于自编码器的变体词识别方法,其步骤包括:将与变体词有关的语料作为数据集,进行分词和向量化;从数据集中生成批量样本,输入到自编码器的各自编码单元中进行非监督的预训练,得到各自编码单元神经网络的神经元参数;从数据集中生成批量正样本和负样本,输入到基于上述各自编码单元神经网络的神经元参数的自编码器中进行监督训练,得到整个神经网络的各神经元参数;将文档中包含的某已知变体词及其上下文向量化,再输入到基于上述整个神经网络的各神经元参数的自编码器中,识别出与该已知变体词关联的候选词。本发明还提供一种基于自编码器的变体词识别系统。

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