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西杉创意园四区11号楼东段1-4层西本发明公开了基于社团的行为检测方法和将相似度为预设阈值的两两用户都合并到同一2获取用户行为特征数据,基于所述用户行为特征数据计算用户之间计算所述相似度矩阵中的强连通图,将相似度为预设阈的行为相似度之和以及所述相似度矩阵中社团的个数迭代计算所述相似度矩阵的信息熵,win表示第w个社团内的相似度之和;Cwout表示第w个社团与其他社团之间的相似构建模块,用于获取用户行为特征数据,基于所述3评估模块,用于计算所述相似度矩阵中的强连通图,将相似度为预设阈值的两两述相似度矩阵中的行为相似度之和以及所述相似度矩阵中社团的个数迭代计算所述相似述社团划分结果中获取符合条件的社团以获得最win表示第w个社团内的相似度之和;Cwout表示第w个社团与其他社团之间的相似4[0005]用于刷单检测的聚集策略往往覆盖率和误杀率不可兼得,不能很好的兼顾二56算机程序,所述程序被处理器执行时实现上述任一基于社团的行为检测实施例所述的方[0047]上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加[0050]图2是根据本发明可参考实施例的基于社团的行为检测方法的主要流程的示意[0053]图5是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意7络中的社团结构是指网络中的顶点可以分成社团,社团内顶点间的连接比较稠密,社团间顶点的连接比较稀疏。而CommunityDetection社团发现算法就是区分出社交网络等关系8[0075]图2是根据本发明可参考实施例的基于社团的行为检测方法的主要流程的示意户在网页的PV(PV是网站分析的一个术语,用以衡量网站用户访问的网页的数量)若为空,9123熵值取得最大时所对应的社团划分结果即获1234567856789[0137]作为一个较佳地的实施例,评估模块302根据所述相似度矩阵进行社团划分的具[0152]图4示出了可以应用本发明实施例的基于社团的行为检测方法或基于社团的行为检测方法或基于社团的行为检测装置的示例性系统[0157]需要说明的是,本发明实施例所提供的基于社团的行为检测方法一般由服务器存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而的计算机程序根据需要被安装入存储部分5发明中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,
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