本发明提出了一种利用层叠泛化和代价敏 感学习的社交网络链路异常检测方法，包括以下 步骤：S1，获取社交网络节点数据，将获取的社交 网络节点数据中的相似性指标作为基模型学习 的特征；S2，确定基模型的超参数；S3，对基模型 的预测结果进行重新学习；得到最终的预测结 果；S4，将步骤S3中的结果发送至手持式智能移 动终端。本发明能够对社交网络节点链路异常进 行预测。
