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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种恶意信息检测方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116956190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310876210.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种恶意信息检测方法、装置、电子设备及存储介质是由李默涵;连雨昕;朱锦鹏;林景怡;万佳文;孙彦斌;田志宏设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种恶意信息检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种恶意信息检测方法、装置、电子设备及存储介质，本发明方法基于预设采集条件，获取原始数据；对原始数据进行预处理，转化得到评分矩阵；基于评分矩阵，确定目标特征；对目标特征进行加权聚合，根据加权聚合的特征值对原始数据进行过滤，得到原始数据集；根据原始数据集确定目标用户，通过随机丢弃的方式将原始数据的评分数据集划分为预设数据的目标数据集，进而分别对各个数据集进行隐语义处理，得到目标用户的评分向量；基于目标用户的评分向量，确定各个目标数据集之间的距离差值；进而根据距离差值确定各个目标数据集的恶意信息的检测结果；本发明实施例能够高效准确实现恶意信息检测，可广泛应用于计算机技术领域。

本发明授权一种恶意信息检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种恶意信息检测方法，其特征在于，包括： 基于预设采集条件，获取原始数据；其中，所述原始数据包括目标对象的资料信息、行为数据和物品评分； 对所述原始数据进行预处理，转化得到评分矩阵； 基于所述评分矩阵，确定目标特征；对所述目标特征进行加权聚合，根据所述加权聚合的特征值对所述原始数据进行过滤，得到原始数据集；其中，所述目标特征包括所述评分矩阵的个体偏差特征、密度变化特征、新物品评分分布特征和变化率特征； 其中，所述基于所述评分矩阵，确定目标特征，包括： 根据所述评分矩阵中各所述目标对象所有评分的平均值和标准差与所述评分矩阵的总体评分的平均值和标准差，结合偏差阈值确定所述个体偏差特征； 根据所述评分矩阵各阶段的矩阵密度，确定所述密度变化特征； 根据所述评分矩阵中的新物品评分分布相对于所有物品评分分布的变化率，确定所述新物品评分分布特征； 根据所述评分矩阵各阶段的平均评分，确定所述变化率特征； 根据所述原始数据集确定目标用户，通过随机丢弃的方式将所述原始数据的评分数据集划分为预设数据的目标数据集，进而分别对各个所述目标数据集进行隐语义处理，得到所述目标用户的评分向量；其中，评分数据集基于所述原始数据中所有目标对象的物品评分确定；所述随机丢弃的方式的丢弃对象不包括所述目标用户的评分数据； 基于所述目标用户的所述评分向量，确定各个所述目标数据集之间的距离差值；进而根据所述距离差值确定各个所述目标数据集的恶意信息的检测结果；其中，所述距离差值包括欧式距离差值和余弦距离差值。

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