技术特征：
技术总结
本发明涉及一种基于网络映射的社交网络中异常用户检测方法，包括以下步骤：S1、利用网络爬虫技术爬取社交网络平台的用户数据；S2、对爬取到的用户数据进行预处理，构建用户社交关系网络图G；S3、基于用户社交关系网络图G，利用node2vec将用户的社交关系转化为低维的向量表征；S4、融合用户多维度的向量表征得到最终的向量表征；S5、基于用户的特征向量进行聚类，预测用户是正常用户，还是异常用户，如果是异常用户，并给出异常类型。本发明具有时间和人力成本开销低、能够识别各种各样的异常用户类型并且能够识别新的异常用户类型、能够综合考虑用户多维度的属性特征、准确率高等优点。
技术研发人员：郑子彬;叶方华;周育人
受保护的技术使用者：中山大学
技术研发日：2017.07.05
技术公布日：2018.03.23