发明专利已授权

一种基于半监督学习的社交网络垃圾用户过滤方法

📄 申请号：CN201610614458.5 📄 发布日：2026/06/04

著录项目信息

申请日

2016-07-29

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F17_30

IPC 分类号

G06F17_30 , G06K9_62 , G06Q50_00 ,

技术画像

所属领域

半监督学习半监督学习垃圾用户检测社交网络分析

应用场景

社交网络治理, 垃圾信息过滤, 网络安全, 内容安全

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摘要

本发明公开了一种基于半监督学习的社交网络垃圾用户过滤方法，将协同训练算法应用于社交网络垃圾用户检测。现有对社交网络中的海量信息进行的分类大多利用监督学习算法，该算法都是基于已标注数据建立的分类模型，但因社交信息规模庞大，标注数据所需人工成本巨大，且解决社交网络用户数据标注的方法不多。提出一种方法，借鉴协同训练算法，将多视图、多分类器运用到大量无标注或有少量标注的社交网络数据中，使不同视图上的分类器相互学习，实现数据标注的目的。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20190531

✅ 授权

20170201

?? 实质审查的生效：

20170104

📄 公开

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