中国电子科技集团公司电子科学研究院李阳阳获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司电子科学研究院申请的专利一种用户分类模型训练方法、用户检测方法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：CN115687758B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211335748.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种用户分类模型训练方法、用户检测方法是由李阳阳;金昊;刘弋锋;林晖;黎宏河;师文喜;彭浩;赵寅设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用户分类模型训练方法、用户检测方法在说明书摘要公布了：本申请的实施例揭示了一种用户分类模型训练方法、用户检测方法，用户分类模型训练方法包括：根据原始用户特征构造多关系图；获取所述多关系图中每个节点的特征表示，并基于所述特征表示得出每个节点的最终表征；基于每个节点的所述最终表征获得初始用户分类模型；通过联邦学习网络框架获取特征样本数据，并基于所述特征样本数据对所述初始用户分类模型进行训练，得到用户分类模型。
本发明授权一种用户分类模型训练方法、用户检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用户分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 根据原始用户特征构造多关系图； 获取所述多关系图中每个节点的特征表示，并基于所述特征表示得出每个节点的最终表征； 基于每个节点的所述最终表征获得初始用户分类模型；具体包括：基于每个节点的所述最终表征为每个领域分别训练得到机器人检测分类模型；为每一个领域训练出一个社交网络机器人检测分类器，作为机器人检测分类模型： ，其中表示节点在领域中为异常用户的概率，表示每个用户节点的最终表征；对于节点可以获得异常概率为： ，其中是领域的数量；基于每个节点的所述最终表征为每个领域分别训练得到所述初始用户分类模型： ，其中表示节点为正常节点的概率；获得一个预测标签和决定最终预测为异常用户的概率： ； 通过联邦学习网络框架获取特征样本数据，并基于所述特征样本数据对所述初始用户分类模型进行训练，得到用户分类模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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