发明名称 | 一种基于语义网的社交网络黑名单自动过滤模型 | ||
摘要 | 本发明公开了一种基于语义网的社交网络黑名单自动过滤模型,该模型的恶意垃圾信息会被自动屏蔽标记为垃圾信息,只有用户主动查看时才可见到此类信息;恶意信息发布者也会被自动被标记为信息接收者的黑名单中,屏蔽其发送的恶意信息;该模型还设置了用户自定义屏蔽信息,且此类信息被标记为恶意信息权值最高,即用户最不能忍受的信息,一旦被判为此类信息,则发送者与接收者回复正常好友关系的概率就很小了,这就继承了传统黑名单的特点,在此基础上,该模型还有一些恶意权值较低的信息类,被评判为此类信息时,如果接收者主动与发送者进行了数据交互,则被评判为恶意发布者的用户则有可能被系统恢复出黑名单,使二者成为正常关系。 | ||
申请公布号 | CN103345530A | 申请公布日期 | 2013.10.09 |
申请号 | CN201310318042.5 | 申请日期 | 2013.07.25 |
申请人 | 南京邮电大学 | 发明人 | 孙国梓;哈乐;杨一涛;姜雪晴;黄斯琪;刘力颖 |
分类号 | G06F17/30(2006.01)I | 主分类号 | G06F17/30(2006.01)I |
代理机构 | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人 | 汪旭东 |
主权项 | 一种基于语义网的社交网络黑名单自动过滤模型,其特征在于:所述模型分为信息分析提取模块、信息恶意指数计分模块、计分结果黑名单关联模块;信息分析提取模块将信息流分为两个部分,一部分为正常的,无害的信息;另一部分是恶意信息。 | ||
地址 | 210003 江苏省南京市新模范马路66号 |