[發明專利]網絡信息檢測方法、裝置、存儲介質和計算機設備

有效

• 申請號: 201810549608.8
• 申請日: 2018-05-31
• 公開（公告）號: CN108833382B
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 宋彥;張海松
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;H04L12/24
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 黃曉慶;何平

1.一種網絡信息檢測方法，包括：

獲取網絡信息的傳播樹結構以及所述傳播樹結構中各傳播節點的發布內容和特征信息；

基于所述傳播樹結構中各傳播節點之間的層次關系，按照傳播的時間序列生成與所述傳播樹結構對應的預測模型；所述預測模型的各神經網絡節點的層次關系與各傳播節點之間的層次關系對應；其中，預測模型的參數通過預先對帶標記的網絡信息的傳播樹結構進行訓練確定；

將各傳播節點的所述發布內容和所述特征信息輸入所述預測模型對應的神經網絡節點，根據預測模型的參數和所述預測模型得到所述網絡信息的檢測結果；

將各傳播節點的所述發布內容和所述特征信息輸入所述預測模型對應的神經網絡節點，根據預測模型的參數和所述預測模型得到所述網絡信息的檢測結果，包括：

將各傳播節點的所述發布內容和特征信息輸入所述預測模型對應的神經網絡節點；

根據預測模型的參數，在所述預測模型進行前向傳播，將當前神經網絡節點的隱藏層的輸出狀態傳播至當前神經網絡節點的所有子神經網絡節點；

根據所述預測模型的葉子神經網絡節點的輸出狀態，得到所述網絡信息的檢測結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述傳播樹結構中各傳播節點之間的層次關系，按照傳播的時間序列生成與所述傳播樹結構對應的預測模型，包括：

創建所述預測模型的根神經網絡節點；

從所述根神經網絡節點開始，根據所述傳播樹結構中當前傳播節點對應的子傳播節點，按照傳播的時間序列依次添加當前神經網絡節點的所有子神經網絡節點，直至所述傳播樹結構中的所有葉子傳播節點對應的葉子神經網絡節點添加完畢。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述預測模型的葉子神經網絡節點的輸出狀態，得到所述網絡信息的檢測結果中，包括：

根據所述預測模型的葉子神經網絡節點的輸出狀態的平均值，得到所述網絡信息的檢測結果。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，預先訓練預測模型的參數的方式，包括：

初始化預測模型的參數；

從訓練集中獲取帶標記的網絡信息的傳播樹結構以及所述傳播樹結構中各傳播節點的發布內容和特征信息；

基于所述傳播樹結構中各傳播節點之間的層次關系，按照傳播的時間序列生成與所述傳播樹結構對應的預測模型；所述預測模型的各神經網絡節點的連接關系與各傳播節點之間的層次關系對應；

將各傳播節點的所述發布內容和所述特征信息輸入所述預測模型對應的神經網絡節點，根據預測模型的參數和所述預測模型得到所述網絡信息的檢測結果；

若未達到訓練結束條件，則根據檢測結果與標記的誤差在所述預測模型進行反向傳播，更新所述預測模型的參數，其中，當前神經網絡節點的參數根據當前神經網絡節點的所有的子神經網絡節點的更新參數進行更新；

返回所述從訓練集中獲取帶標記的網絡信息的傳播樹結構以及所述傳播樹結構中各傳播節點的發布內容和特征信息的步驟，直至達到訓練結束條件。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取網絡信息的傳播樹結構的方式，包括：

根據當前傳播節點的發布內容，獲取信息源；

將發布所述信息源的用戶標識作為傳播樹結構的根傳播節點，從所述根傳播節點出發，依次獲取與當前傳播節點的用戶標識關聯且對所述信息源執行了預設操作的用戶標識，添加為當前傳播節點的子傳播節點，得到所述網絡信息的傳播樹結構。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將所述網絡信息和所述檢測結果關聯；

當接受到終端加載請求時，將所述網絡信息和所述檢測結果發送至所述終端。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述獲取網絡信息的傳播樹結構以及各傳播節點的特征信息之前，還包括：

當接收到終端的加載請求時，將所述網絡信息發送至所述終端；

獲取終端發送的對所述網絡信息的檢測請求，所述檢測請求在所述終端檢測到用戶操作顯示界面上所述網絡信息的檢測按鈕時發送；

所述方法還包括，將所述檢測結果發送至所述終端。