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摘要：本发明提供一种基于文本检测和权重分配的恶意认知攻击组织挖掘方法和装置，所述方法包括：从互联网中收集涉及认知攻击作战相关的信息数据，所述信息数据包括言论文本信息和对应用户信息的集合；结合已有开源敏感词库和手动收集的最新敏感词汇组成完整的敏感词库；基于所述的信息数据集，通过关键词匹配算法识别认知攻击相关文本作为正样本，多次选取不同的未知样本作为负样本训练一个认知攻击言论识别模型，筛选出被识别为认知攻击的相关文本数据和用户数据；对文本数据中涉及到的行为关系权重和话题关系权重设计合理的权重分配规则，以此得到每种行为和话题对应的最合理的权重；对认知攻击用户进行组织聚类，挖掘出恶意产业链中的恶意组织。
主权项：1.一种基于文本检测和权重分配的恶意认知攻击组织挖掘方法，包括以下步骤：1从互联网中收集涉及认知攻击的信息数据，所述信息数据包括文本信息和用户信息的集合；2收集已有的黑词库，并结合最新的黑词形成相对完整的黑词库；3通过关键词匹配算法，结合少量人工修正，找出大部分真正的认知攻击文本及对应用户；4利用已知的大部分正样本和未知样本多次训练HAN模型，并进行测试，最终识别出所有的认知攻击样本数据，并找到对应的认知攻击用户；5通过设计的权重分配规则，对认知攻击用户的行为关系和话题关系分别赋予合理的权重，并采用Louvain算法进行组织聚类。
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百度查询： 浙江工业大学 绿盟科技集团股份有限公司 一种基于文本检测和权重分配的恶意认知攻击组织挖掘方法和装置
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