发明专利已授权

利用层叠泛化和代价敏感学习的社交网链路异常检测方法

📄 申请号：CN202010873947.9 📄 发布日：2025/12/08

著录项目信息

申请日

2020-08-26

公开号

CN112073227A

公开日

2020-12-11

申请人

上海帮赋成科技有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L12_24

IPC 分类号

H04L12_24 , H04L12_26 , G06N20_20 , G06N3_08 , G06Q50_00 ,

技术画像

所属领域

异常检测异常检测集成学习社交网络分析

应用场景

社交网络安全, 欺诈检测, 垃圾信息识别, 异常用户检测, 网络舆情监控

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摘要

本发明提出了一种利用层叠泛化和代价敏感学习的社交网络链路异常检测方法，包括以下步骤：S1，获取社交网络节点数据，将获取的社交网络节点数据中的相似性指标作为基模型学习的特征；S2，确定基模型的超参数；S3，对基模型的预测结果进行重新学习；得到最终的预测结果；S4，将步骤S3中的结果发送至手持式智能移动终端。本发明能够对社交网络节点链路异常进行预测。

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

20230324

?? 专利权的转移：

20221111

?? 专利权的转移：

20211105

✅ 授权

20201229

?? 实质审查的生效：

20201211

📄 公开

基于人工神经网络的在线社交网络信息传播与舆情演化正向构建方法和系统

当前第 / 件

一种非线性动力学P2P网络蠕虫传播预测方法

同领域国内专利 · IPC: (H04L12_24)

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