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当前互联网中广泛存在着敏感实体利用社交网络进行极端思想传播和联络潜在人员等行为。为解决网络安全治理工作中敏感实体发现的首要问题,本文提出了一种基于广度学习的多源异构社交网络环境下敏感实体识别模型,为新时代网络信息安全治理的“中国之治”提供参考。获取Twitter和Facebook两个异构社交网络实验数据集,采用广度学习网络嵌入技术将处理过后的敏感用户节点和推文节点嵌入同一低维特征空间,并将嵌入结果融合到矩阵因子分解框架中,实现多源异构敏感实体的识别工作。将多源数据与单源数据的识别结果进行对比,本文提出的模