基于动态知识图谱的托攻击检测方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN113807977A

    公开(公告)日:2021-12-17

    申请号:CN202111028476.2

    申请日:2021-09-02

    Abstract: 本发明提供基于动态知识图谱的托攻击检测方法,包括:采集用户信息;计算用户个人偏好及社交风格;结合用户关系随动态变化因素的变化,建立用户关系动态知识图谱;根据真实用户的用户关系随动态变化因素产生变化,托攻击用户的用户关系在传播能力消逝后随动态变化因素不产生变化,利用图团体聚类方法对用户关系动态知识图谱进行用户聚类,以检测出托攻击用户。本发明的基于动态知识图谱的托攻击检测方法,将用户模拟为社会传感器,结合用户关系随动态变化因素的变化建立用户关系动态知识图谱,准确描述用户关系在社会活动中的动态变化,集合随动态变化因素在若干时刻下变化的用户关系来分析检测托攻击用户,能够更精准地被检测得到托攻击用户。

    基于动态知识图谱的托攻击检测方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN113807977B

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202111028476.2

    申请日:2021-09-02

    Abstract: 本发明提供基于动态知识图谱的托攻击检测方法,包括:采集用户信息;计算用户个人偏好及社交风格;结合用户关系随动态变化因素的变化,建立用户关系动态知识图谱;根据真实用户的用户关系随动态变化因素产生变化,托攻击用户的用户关系在传播能力消逝后随动态变化因素不产生变化,利用图团体聚类方法对用户关系动态知识图谱进行用户聚类,以检测出托攻击用户。本发明的基于动态知识图谱的托攻击检测方法,将用户模拟为社会传感器,结合用户关系随动态变化因素的变化建立用户关系动态知识图谱,准确描述用户关系在社会活动中的动态变化,集合随动态变化因素在若干时刻下变化的用户关系来分析检测托攻击用户,能够更精准地被检测得到托攻击用户。

    一种基于对偶理论的混合过滤推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN113221003B

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202110552499.7

    申请日:2021-05-20

    Abstract: 本发明涉及一种基于对偶理论的混合过滤推荐方法及系统。所述方法包括:根据用户的项目相似度、偏好向量和基于推荐列表得到原始概率集;基于项目相似度和偏好向量,确定原始项目推荐集合和原始相似用户集群,根据用户相似性矩阵、项目评分矩阵和推荐列表得到对偶概率集;基于项目评分矩阵,确定当前对偶项目推荐集合和对偶相似用户集群;根据原始项目推荐集合、对偶项目推荐集合、原始相似用户集群、对偶相似用户集群、原始概率集和对偶概率集得到最终推荐列表。本发明在面临历史访问数据和评价数据极度稀疏的情况时,可以提高混合推荐方法的推荐性能,从而提高推荐结果的准确性。

    一种基于对偶理论的混合过滤推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN113221003A

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN202110552499.7

    申请日:2021-05-20

    Abstract: 本发明涉及一种基于对偶理论的混合过滤推荐方法及系统。所述方法包括:根据用户的项目相似度、偏好向量和基于推荐列表得到原始概率集;基于项目相似度和偏好向量,确定原始项目推荐集合和原始相似用户集群,根据用户相似性矩阵、项目评分矩阵和推荐列表得到对偶概率集;基于项目评分矩阵,确定当前对偶项目推荐集合和对偶相似用户集群;根据原始项目推荐集合、对偶项目推荐集合、原始相似用户集群、对偶相似用户集群、原始概率集和对偶概率集得到最终推荐列表。本发明在面临历史访问数据和评价数据极度稀疏的情况时,可以提高混合推荐方法的推荐性能,从而提高推荐结果的准确性。

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