[發明專利]基于信息熵的地方協商社交網絡用戶身份判別方法和裝置

在審

• 申請號: 201611083769.X
• 申請日: 2016-11-30
• 公開（公告）號: CN106780060A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: 朱定局;朱竑
• 申請（專利權）人: 華南師范大學
• 主分類號: G06Q50/00
• 分類號: G06Q50/00;G06F17/27
• 代理公司: 佛山幫專知識產權代理事務所(普通合伙)44387
• 代理人: 胡麗琴

1.一種社交網絡用戶身份判別方法，其特征在于，包括：

獲取需要判別用戶身份的信息A及信息A的發布時期T；

獲取嫌疑用戶的集合；

獲取在所述時期T之內所選定的社交網絡上的全部用戶所發布的信息全集B，以及在所述時期T之內所選定的社交網絡上的所述嫌疑用戶集合中每一嫌疑用戶Z_j所發布的信息全集D_j，其中，j為所述嫌疑用戶Z_j的序號，j從1至M，M為所述嫌疑用戶集合中的所述嫌疑用戶Z_j的總數；

通過預選單詞集合中每一預選單詞W_i在所述信息全集B之內的出現頻率P_i來計算所述預選單詞W_i在所述信息全集B中的信息量I_i，其中，所述信息量I_i的計算公式為I_i＝-log_b(P_i)，b可設置為2、10、e或其他常量，i為所述預選單詞W_i的序號，i從1至N，N為所述預選單詞集合中的所述預選單詞W_i的總數；

通過所述預選單詞集合中每一預選單詞W_i在所述信息A之內的出現頻率R_i，并結合所述單詞W_i的所述信息量I_i，計算所述信息A之內單詞信息熵H_a，其中，所述單詞信息熵H_a的計算公式為H_a＝I₁×R₁+I₂×R₂+…+I_N×R_N；

根據所述單詞W_i在所述信息全集D_j之內的出現頻率Q_ji，并結合所述單詞W_i的所述信息量I_i，計算所述信息全集D_j之內單詞信息熵H_Dj，其中，所述單詞信息熵H_Dj的計算公式為單詞信息熵H_Dj＝I₁×Q_j1+I₂×Q_j2+…+I_N×Q_jN；

計算所述單詞信息熵H_a與每一所述單詞信息熵H_Dj差值的絕對值，獲取最小所述絕對值對應的所述單詞信息熵H_Dj；

獲取所述最小所述絕對值對應的所述單詞信息熵H_Dj對應的所述嫌疑用戶Z_j作為最受嫌疑用戶。

2.如權利要求1所述的社交網絡用戶身份判別方法，其特征在于，所述獲取嫌疑用戶的集合的步驟包括：

判斷是否存在預設的嫌疑用戶集合；

如果存在預設的嫌疑用戶集合，則獲取預設的嫌疑用戶集合作為所述嫌疑用戶的集合；

如果不存在預設的嫌疑用戶集合，則獲取所述時期T之內所選定的社交網絡上的全部用戶作為所述嫌疑用戶的集合。

3.如權利要求1所述的社交網絡用戶身份判別方法，其特征在于，所述獲取所述最小所述絕對值對應的所述單詞信息熵H_Dj對應的所述嫌疑用戶Z_j作為最受嫌疑用戶的步驟之后包括：

判斷所述最小所述絕對值是否小于預設閾值；

如果所述最小所述絕對值小于預設閾值，則判定所述信息A為所述最受嫌疑用戶所發布的；

如果所述最小所述絕對值大于或等于預設閾值，則判定所述信息A不是所述最受嫌疑用戶所發布的。

4.如權利要求1所述的一種社交網絡用戶身份判別方法，其特征在于，所述獲取所述最小所述絕對值對應的所述單詞信息熵H_Dj對應的所述嫌疑用戶Z_j作為最受嫌疑用戶的步驟之后還包括：

計算所述信息A為所述最受嫌疑用戶所發布的可信度，其中，所述可信度的計算公式為|所述預設閾值-所述最小所述絕對值|/所述預設閾值。