技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于生成对抗网络的通信网络异常用户检测方法，首先对异常用户的数据进行规则化，得到维度和量级均一致的数据；对生成对抗网络进行训练，即对生成器和鉴别器进行训练，实现对异常用户的过采样；将生成器生成的数据与正常用户组成训练数据集，利用深度全连接神经网络对训练数据集进行分类，判断用户类型；本发明通过生成对抗网络中神经网络之间的相互博弈式训练方式，实现对异常用户数据分布的逼近，实现异常用户检测，解决训练数据集中比例不均衡影响分类模型训练效果的技术问题。
技术研发人员：熊健;路丽果;王洁;桂冠;范山岗;杨洁;潘金秋
受保护的技术使用者：南京邮电大学
技术研发日：2018.05.15
技术公布日：2018.11.06