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公开（公告）号CN122964334A | 申请号CN202611076213.1 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人重庆理工大学 |
分类号G06F16/906(2019.01), G06F16/9535(2019.01), G06Q10/40(2026.01), G06F18/2415(2023.01), G06F18/25(2023.01), G06F40/30(2020.01), G06N3/042(2023.01), G06N3/045(2023.01), G06N3/0895(2023.01), G06N5/04(2023.01) | 申请日2026-07-10 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601343160100008 | 源数据页码63 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于结构语义与角色学习的虚假账号检测方法及系统，属于人工智能及社交网络分析领域。具体为：构建社交网络异构图并提取节点多维特征；利用结构语义编码通道和结构角色编码通道组成的双通道编码器进行编码；对双通道编码器进行对比学习预训练，通过结构扰动生成锚点节点的扰动视图，利用语义一致性损失和结构角色一致性损失分别在语义维度和结构角色维度约束原始视图与扰动视图的表示一致性；利用少量标注数据对预训练后的结构语义编码通道进行监督微调；将待检测目标节点输入微调后的编码器，经动态集成检测器的多分类器输出检测概率。本发明可降低对标注数据的依赖，提升类别极度不平衡条件下虚假账号检测的准确性与鲁棒性。
附图 1