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基于用户关系与HCM的APP虚假用户识别
被引量：
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1
作者
周金泽
《现代电子技术》
2023年第23期98-102,共5页
随着移动互联网的迅速发展,APP已成为人们生活中不可或缺的一部分。同时,APP应用市场的蓬勃发展也催生APP虚假用户这一市场乱象。在这样的背景下,进行APP虚假用户识别的研究对于开发者获得最真实有效的软件使用反馈,同时帮助软件下载者...
随着移动互联网的迅速发展,APP已成为人们生活中不可或缺的一部分。同时,APP应用市场的蓬勃发展也催生APP虚假用户这一市场乱象。在这样的背景下,进行APP虚假用户识别的研究对于开发者获得最真实有效的软件使用反馈,同时帮助软件下载者了解最真实的软件使用体验具有重要的现实意义。文中提出一种基于HCM模型的APP虚假用户识别算法。首先,根据APP用户数据构建用户关系图;接着,提出一种基于异构图神经网络(HetGNN)与卷积神经网络(CNN)的联合模型来识别APP虚假用户。通过相关算法进行实验,结果证明了该算法的有效性,能够准确识别出APP虚假用户。
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关键词
app虚假用户
异构图神经网络
卷积神经网络
联合模型
HCM模型
用户
关系
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题名
基于用户关系与HCM的APP虚假用户识别
被引量：
1
1
作者
周金泽
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《现代电子技术》
2023年第23期98-102,共5页
文摘
随着移动互联网的迅速发展,APP已成为人们生活中不可或缺的一部分。同时,APP应用市场的蓬勃发展也催生APP虚假用户这一市场乱象。在这样的背景下,进行APP虚假用户识别的研究对于开发者获得最真实有效的软件使用反馈,同时帮助软件下载者了解最真实的软件使用体验具有重要的现实意义。文中提出一种基于HCM模型的APP虚假用户识别算法。首先,根据APP用户数据构建用户关系图;接着,提出一种基于异构图神经网络(HetGNN)与卷积神经网络(CNN)的联合模型来识别APP虚假用户。通过相关算法进行实验,结果证明了该算法的有效性,能够准确识别出APP虚假用户。
关键词
app虚假用户
异构图神经网络
卷积神经网络
联合模型
HCM模型
用户
关系
Keywords
app
fake user
HetGNN
CNN
joint model
HCM model
user relationship
分类号
TN711-34 [电子电信—电路与系统]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于用户关系与HCM的APP虚假用户识别
周金泽
《现代电子技术》
2023
1
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