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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于内容和网络特征的用户区分方法、装置、设备及介质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：CN116128671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310150712.0，技术领域涉及：G06Q10/48；该发明授权基于内容和网络特征的用户区分方法、装置、设备及介质是由舒畅;陈又新设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于内容和网络特征的用户区分方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能的关系网络分析领域，具体涉及一种基于内容和网络特征的用户区分方法、装置、设备及介质，包括；获取社交网络图，根据所述社交网络图获取每个所述节点的节点特征，将所述节点特征输入到马尔可夫随机场模型中，得到所述节点的第一分类结果；提取所述内容信息的内容特征；将所述内容特征输入到训练好的内容分类模型中，得到所述内容特征的第二分类结果；根据所述第一分类结果以及所述第二分类结果确定所述节点的用户类型；本申请结合内容特征和网络特征不同特性，利用更全面的用户信息来对社交网络平台中的用户进行检测是否为垃圾账户，不容易被恶意用户绕过检测。

本发明授权基于内容和网络特征的用户区分方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于内容和网络特征的用户区分方法，其特征在于，包括： 获取社交网络图，所述社交网络图中含有多个节点以及对应的连接边，每个所述节点代表一个用户，所述连接边为所述节点之间的连接关系； 根据所述社交网络图获取每个所述节点的节点特征，所述节点特征包括所述节点的邻接结构以及与所述邻接结构的节点之间的内容信息； 将所述节点特征输入到马尔可夫随机场模型中，得到所述节点的第一分类结果； 提取所述内容信息的内容特征； 将所述内容特征输入到训练好的内容分类模型中，得到所述内容特征的第二分类结果； 根据所述第一分类结果以及所述第二分类结果确定所述节点的用户类型； 所述根据所述社交网络图获取每个所述节点的节点特征的步骤包括： 将所述社交网络图输入到训练好的图卷积神经网络中计算，得到所述社交网络图中所述节点的节点特征，计算公式为： ； ； 其中，Di为入度矩阵，D0为出度矩阵，为卷积神经网络第层中的节点特征，是社交网络图中节点u单项传入的邻接矩阵，是社交网络图中节点u单项传出的邻接矩阵，是社交网络图中节点u的双向关系的邻接矩阵；是添加自连接的双向关系的邻接矩阵，是单位矩阵，是的度矩阵；是在对应图卷积神经网络的层数中的权重矩阵；是在对应图卷积神经网络的层数中的权重矩阵；是图卷积神经网络的激活函数，第一层卷积神经网络的输入为： H0=X； ∈{1，...，K}； H0为初始层的节点特征矩阵，K为正整数，为图卷积神经网络的层数，X是用户特征矩阵； 所述将所述节点特征输入到马尔可夫随机场模型中，得到所述节点的第一分类结果的步骤包括： 基于吉布斯分布中的能量函数计算所述马尔可夫随机场模型中的马尔可夫随机场的概率分布； 根据所述马尔可夫随机场的概率分布确定所述节点的第一分类结果； 其计算公式为： ； 其中P表示马尔可夫随机场的概率分布，是所有用户的标签，Z是归一化常数，是吉布斯分布中的能量函数；代表当前节点所对应的用户类型为垃圾用户，代表当前节点所对应的用户类型为合法用户。

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