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龙图腾网获悉复旦大学;郑州信大先进技术研究院申请的专利基于用户行为数据的在线社交媒体恶意用户检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116756390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310657525.1，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权基于用户行为数据的在线社交媒体恶意用户检测方法是由宫庆媛;陈阳设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户行为数据的在线社交媒体恶意用户检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于大数据挖掘技术领域，具体为基于用户行为数据的在线社交媒体恶意用户检测方法，相比已有工作，主要创新点在于，利用用户历史行为构建交互图，并引入结构洞理论衡量用户节点的重要性，判别恶意用户。本发明算法包括：构建在线社交媒体用户行为数据序列；运用循环神经网络和注意力机制对用户的细粒度时间序列行为进行向量表示，得到行为序列特征；对用户账号的描述性信息进行结构化表示得到账号的描述性特征；根据用户的社交关系或行为数据，构建用户社交关系图，利用结构洞理论，得到用户的社交关系特征；将用户行为序列概率特征、描述性特征、社交关系特征合并输入分类算法中，训练得到恶意用户检测模型。本发明算法的检测准确率高。

本发明授权基于用户行为数据的在线社交媒体恶意用户检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户行为数据的在线社交媒体恶意用户检测方法，其特征在于，包括：运用时间序列分析方法，构建在线社交媒体用户行为数据序列；运用循环神经网络，得到用户的细粒度时间序列行为在每一个时间间隔中的向量表示；运用注意力机制，针对用户在连续时间间隔中的行为向量表示，对最终恶意账号判别影响更大的表示向量，赋予更高的权重；利用全连接网络，将经过注意力机制处理得到的用户行为表示向量序列进行降维，得到用户的行为序列特点所反映出为恶意用户的概率特征；通过对用户账号的描述性信息进行结构化表示，得到账号的描述性特征；根据用户的交互行为数据构建用户交互关系图，利用图神经网络，得到用户的交互关系特征；根据用户的交互数据构建用户社交关系图，利用结构洞理论，获得用户的社交关系特征；将用户行为序列概率特征、描述性特征、交互关系特征、社交关系特征合并输入到分类算法中，训练得到恶意用户检测模型；具体步骤为： 步骤1：对在线社交媒体用户产生的公开数据进行字段提取和数据清洗； 步骤2：对于已经清洗完毕的用户数据，针对每一个用户，构建时间线上的历史行为表示序列；利用深度神经网络处理该行为序列数据，获得用户在每一个时间间隔的细粒度时间行为序列特征；利用注意力机制，为不同时间间隔的用户行为特征赋予权重，并聚合成一个行为序列特征向量；利用全连接网络对该特征向量进行降维，并利用softmax激活函数将其变成两维向量，表征从行为序列角度分析该用户是恶意用户的概率，作为时间序列特征； 步骤3：对于已经清洗完毕的用户数据，针对每一个用户，取其账号描述性数据、历史行为统计指标，提取用户的描述性特征； 步骤4：对于已经清洗完毕的用户数据，根据用户的行为数据，定义用户之间的交互行为，有过交互行为的用户之间连接一条边，构成用户交互关系图；利用图神经网络，处理用户交互行为网络数据，得到表征用户交互关系的表示向量，作为交互图特征； 步骤5：对于已经清洗完毕的用户数据，根据用户的行为数据，定义用户之间的社交行为，有过社交行为的用户之间连接一条边，构成用户社交关系图；利用结构洞理论，计算得到用户在连接重要性方面的指标，作为社交图特征； 步骤6：将步骤2-步骤5中得到所有时间序列特征、描述性特征、交互图特征、社交图特征，合并输入到一个决策器中，通过训练决策器，得到该用户是否是恶意用户的判断。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人复旦大学;郑州信大先进技术研究院，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区邯郸路220号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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