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龙图腾网恭喜中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于图神经网络的恶意用户检测方法及装置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：CN115081581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202110266580.9，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种基于图神经网络的恶意用户检测方法及装置是由李舒;刘庆云;周舟;杨威;李钊;张宏飞;杜梅捷;杨嵘设计研发完成，并于2021-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的恶意用户检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的恶意用户检测方法及装置，包括：收集社交网络中的用户推文，并建立社交图Go；依据各节点的属性，计算各节点的初始特征，并根据社交图Go中任两个节点初始特征的相似性，获取潜在图Gl的连边，构建潜在图Gl；通过各节点的初始特征、在社交图Go中的社交邻域与在潜在图Gl中的潜在邻域，生成各节点的节点嵌入表示，得到恶意用户检测结果。本发明创建了一个可以帮助捕获远距离节点丰富特征信息的潜在图，且在采样时考虑节点之间的相似性，可以帮助选取特征信息丰富的节点，从而得到更加准确的恶意用户检测结果。

本发明授权一种基于图神经网络的恶意用户检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的恶意用户检测方法，其步骤包括：1收集社交网络中的用户推文，并建立社交图Go，其中用户为社交图Go的节点，若用户之间存在社交关系，则构建社交图Go中相应节点的边；2依据各节点的属性，计算各节点的初始特征，并根据社交图Go中任两个节点初始特征的相似性，获取潜在图Gl的连边；3通过潜在图Gl的连边及社交图Go上的节点，构建潜在图Gl；4通过各节点的初始特征、在社交图Go中的社交邻域与在潜在图Gl中的潜在邻域，生成各节点的节点嵌入表示，其中社交邻域由目标节点的相邻节点组成，潜在邻域由与目标节点相似度高于设定阈值的节点组成；其中，通过以下步骤生成各节点的节点嵌入表示：4.1根据社交图Go与潜在图Gl，得到一图神经网络；4.2获取图神经网络中节点v的邻居节点u，其中所述邻居节点包括：社交邻域中的节点和潜在邻域中的节点；4.3判断邻居节点u的总数是否小于设定值β；若真，转到4.4，若假，转到4.5；4.4判断节点v与邻居节点u之间的相似性是否大于阈值η；若真，转到4.5，若假，转到4.2；4.5将邻居节点u作为采样邻居节点u′，并添加到节点v的采样邻居节点集合中；4.6均值聚合采样邻居节点u′的k-1层的嵌入表示，生成节点v的第k层邻居节点特征聚合表示并将节点v的第k层邻居节点特征聚合表示与节点v的第k-1层嵌入表示进行拼接，且经过线性变换后，得到节点v的第k层嵌入表示其中1≤k≤K，K为聚合邻居节点的层数，为节点v的采样邻居节点集合，为初始特征；4.7对第k层嵌入表示归一化后；4.8循环执行步骤4.2-4.7，将获取的第K层嵌入表示作为节点v的节点嵌入表示；5依据各节点的节点嵌入表示，得到恶意用户检测结果。

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