[發明專利]社交賬號的不可信度檢測方法、裝置及系統有效
| 申請號: | 201910724463.5 | 申請日: | 2019-08-07 |
| 公開(公告)號: | CN111193697B | 公開(公告)日: | 2021-06-25 |
| 發明(設計)人: | 查文 | 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;H04L12/58 |
| 代理公司: | 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138 | 代理人: | 祝亞男 |
| 地址: | 518057 廣東省深圳*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 社交 賬號 不可 信度 檢測 方法 裝置 系統 | ||
1.一種社交賬號的不可信度檢測方法,其特征在于,應用于服務器中,所述方法包括:
接收社交客戶端發送的不可信度檢測指令,所述不可信度檢測指令中包括待檢測的第一社交賬號的賬號標識;
根據所述不可信度檢測指令,獲取目標歷史時間段內,所述第一社交賬號發送至登錄所述社交客戶端的第二社交賬號的第一消息的數量,所述第一消息為所述目標歷史時間段內,所述第一社交賬號發送至所述第二社交賬號的消息中,消息內容的相似度與第二消息的消息內容的相似度不小于相似度閾值的消息,所述第二消息為所述目標歷史時間段內,所述第一社交賬號發送至除所述第二社交賬號外的其他社交賬號的消息;
根據所述第一消息的數量確定所述第一社交賬號的不可信度,所述第一社交賬號的不可信度與所述第一消息的數量呈正相關;
將所述第一社交賬號的不可信度反饋至所述社交客戶端。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
根據所述不可信度檢測指令,獲取所述目標歷史時間段內,所述第一社交賬號發送至所述第二社交賬號的消息的總數量;
所述根據所述第一消息的數量確定所述第一社交賬號的不可信度,包括:
將所述第一消息的數量與所述總數量的比值,確定為所述第一社交賬號的不可信度。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,
所述第一消息滿足下述條件中的至少一種條件:
所述第一消息的字符數量不小于數量閾值;
所述第一消息不位于目標字符庫中,其中,所述目標字符庫中存儲有至少一個日常用語。
4.根據權利要求1至3任一所述的方法,其特征在于,所述接收社交客戶端發送的不可信度檢測指令之前,所述方法還包括:
記錄所述第一社交賬號發送至每個社交賬號的每條消息的消息內容;
所述獲取目標歷史時間段內,所述第一社交賬號發送至登錄所述社交客戶端的第二社交賬號的第一消息的數量,包括:
檢測所述目標歷史時間段內,所述第一社交賬號發送至所述第二社交賬號的每條消息的消息內容與所述第二消息的消息內容的相似度;
將相似度不小于相似度閾值的消息的數量確定為所述第一消息的數量。
5.根據權利要求1至3任一所述的方法,其特征在于,所述接收社交客戶端發送的不可信度檢測指令之前,所述方法還包括:
檢測所述目標歷史時間段內,所述第一社交賬號發送的任意兩條消息的消息內容的相似度;
所述獲取目標歷史時間段內,所述第一社交賬號發送至登錄所述社交客戶端的第二社交賬號的第一消息的數量,包括:
將所述目標歷史時間段內,所述第一社交賬號發送至所述第二社交賬號的消息中,消息內容與所述第二消息的消息內容的相似度不小于所述相似度閾值的消息的數量確定為所述第一消息的數量。
6.根據權利要求1至3任一所述的方法,其特征在于,所述第一消息為發送次數不小于次數閾值的消息。
7.一種社交賬號的不可信度檢測方法,其特征在于,應用于社交客戶端中,所述方法包括:
向服務器發送不可信度檢測指令,所述不可信度檢測指令中包括待檢測的第一社交賬號的賬號標識;
接收所述服務器反饋的所述第一社交賬號的不可信度,所述第一社交賬號的不可信度為所述服務器根據第一消息的數量確定的,且所述第一社交賬號的不可信度與所述第一消息的數量呈正相關,所述第一消息為目標歷史時間段內,所述第一社交賬號發送至第二社交賬號的消息中,消息內容的相似度與第二消息的消息內容的相似度不小于相似度閾值的消息,所述第二消息為所述目標歷史時間段內,所述第一社交賬號發送至除所述第二社交賬號外的其他社交賬號的消息;
在顯示界面顯示所述第一社交賬號的不可信度。
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