公开(公告)号：CN119988733A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510080472.0

申请日：2025-01-20

Applicant: 东北大学

Inventor： 李新泽 ,  李书汉 ,  宋永喆 ,  赵宇海

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/906 ,  G06F16/901 ,  G06F18/2321 ,  G06Q50/00 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供一种基于图流三角形计数的社交网络异常用户检测的方法，涉及社交网络异常检测技术领域，本发明采用基于抽样的近似计算技术，在有限内存的约束下高效完成动态图流的三角形计数，显著提高三角形计数的实时性与准确性，适应大规模图流的实时处理需求；本发明通过动态计算节点的聚类系数，结合异常行为特征，能够有效识别社交网络中的异常顶点，在检测异常用户及异常社交模式方面具有更高的精确度；本发明通过分布式计算实现了实现计算任务的高效分配与并行执行，突破单机内存和处理能力的瓶颈，提升了算法实时估计精度的同时，通过负载均衡进一步降低了通信开销。