一种基于语义网的社交网络黑名单自动过滤模型

本发明公开了一种基于语义网的社交网络黑名单自动过滤模型。该模型具有以下特点：

1. 恶意垃圾信息会被自动屏蔽并标记为垃圾信息，用户需主动查看才能见到此类信息。

2. 恶意信息发布者会被自动标记为信息接收者的黑名单中，屏蔽其发送的恶意信息。

3. 模型支持用户自定义屏蔽信息，此类信息被赋予最高的恶意信息权值，即用户最不能忍受的信息。一旦信息被判为此类，发送者与接收者回复正常好友关系的概率就很小。

4. 该模型继承了传统黑名单的特点，同时还包括恶意权值较低的信息类别。

5. 当信息被评判为恶意权值较低的信息时，如果接收者主动与发送者进行了数据交互，则系统有可能恢复恶意发布者的用户出黑名单，使其与接收者成为正常关系。

本发明公开了一种基于语义网的社交网络黑名单自动过滤模型，该模型的恶意垃圾信息会被自动屏蔽标记为垃圾信息，只有用户主动查看时才可见到此类信息；恶意信息发布者也会被自动被标记为信息接收者的黑名单中，屏蔽其发送的恶意信息；该模型还设置了用户自定义屏蔽信息，且此类信息被标记为恶意信息权值最高，即用户最不能忍受的信息，一旦被判为此类信息，则发送者与接收者回复正常好友关系的概率就很小了，这就继承了传统黑名单的特点，在此基础上，该模型还有一些恶意权值较低的信息类，被评判为此类信息时，如果接收者主动与发送者进行了数据交互，则被评判为恶意发布者的用户则有可能被系统恢复出黑名单，使二者成为正常关系。