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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要：本发明涉及社交机器人检测技术领域，特别涉及一种基于自适应模型学习的社交机器人检测方法及系统，针对每个账户的多模态特征进行预处理，得到每个账户的初始特征；将每个账户抽象为社交关系拓扑图中的节点，根据账户间的关注关系构建无向图G；将基础GNN模型进行数字化编码，组成遗传算法的基因型，在一个最大长度为L的搜索空间内，利用遗传算法搜索模型结构；通过最小化损失函数优化搜索得到的社交机器人检测模型，利用训练完的模型检测社交机器人。本发明通过自动搜索模型结构来加深网络层数，不需要人工设计网络结构，提高模型的感受野，并且使用自动化搜索和优化模型参数来有效减少过拟合的风险。
主权项：1.一种基于自适应模型学习的社交机器人检测方法，其特征在于，包含：针对每个账户的多模态特征进行预处理，得到每个账户的初始特征；将每个账户抽象为社交关系拓扑图中的节点，根据账户间的关注关系构建无向图G；将基础GNN模型进行数字化编码，组成遗传算法的基因型，在一个最大长度为L的搜索空间内，利用遗传算法搜索模型结构；通过最小化损失函数优化搜索得到的社交机器人检测模型，利用训练完的模型检测社交机器人。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于自适应模型学习的社交机器人检测方法及系统
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