公开(公告)号：CN112417099B

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202011307898.9

申请日：2020-11-20

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 任勋益 ,  黄家铭

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图注意力网络的欺诈用户检测模型构建方法，该方法首先导入带标签的用户信息，分离出用户的文本内容；再将用户信息预处理后，使用多个特征表征用户行为特征和文本特征；然后导入用户的文本内容，在对文本内容预处理之后，计算用户评论的句嵌入之间的相似度；再以用户信息特征为顶点，评论相关度为边，构建一个用户‑用户网络；最后使用图卷积网络对用户‑用户网络进行学习，并在图卷积网络中使用注意力机制来自适应聚合邻居信息，经过反复训练后得到模型；本发明使用图注意力网络在用户‑用户网络上训练，深入挖掘用户在网络中的全局位置信息并自适应分配邻居权重，来提高模型检测的准确率和稳定性。

公开(公告)号：CN112417099A

公开(公告)日：2021-02-26

申请号：CN202011307898.9

申请日：2020-11-20

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 任勋益 ,  黄家铭

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图注意力网络的欺诈用户检测模型构建方法，该方法首先导入带标签的用户信息，分离出用户的文本内容；再将用户信息预处理后，使用多个特征表征用户行为特征和文本特征；然后导入用户的文本内容，在对文本内容预处理之后，计算用户评论的句嵌入之间的相似度；再以用户信息特征为顶点，评论相关度为边，构建一个用户‑用户网络；最后使用图卷积网络对用户‑用户网络进行学习，并在图卷积网络中使用注意力机制来自适应聚合邻居信息，经过反复训练后得到模型；本发明使用图注意力网络在用户‑用户网络上训练，深入挖掘用户在网络中的全局位置信息并自适应分配邻居权重，来提高模型检测的准确率和稳定性。