社交网络中的敏感内容检测方法研究

• 作者: 孟旭阳 徐雅斌
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 社交网络 敏感内容 指纹汇聚 情感倾向 多任务学习 处理速率 检测准确率
• 年，卷（期）: 2019,（15）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 72-78
• 页数: 7页
• 分类号: TN915-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.15.018

摘要

为了有效解决社交网络中对敏感词进行变形处理而逃避被检测和过滤的问题,首先识别敏感词及敏感词的变形词,并采用敏感词指纹汇聚方法将敏感词的变形词与原词进行关联.在此基础上,采用语义指纹技术检测重复发布的敏感内容.其次,建立基于多任务学习的卷积神经网络模型(MTL-CNN),综合敏感性和情感倾向两个方面对发布文本进行检测.对比实验结果表明,提出的敏感内容检测方法具有较高的处理速率和检测准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐雅斌	北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室	49	375	10.0	18.0
5	孟旭阳	北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室	1	0	0.0	0.0