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[發(fā)明專利]一種挖掘作弊用戶的方法與裝置有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201110329423.4 申請(qǐng)日: 2011-10-26
公開(kāi)(公告)號(hào): CN103077172B 公開(kāi)(公告)日: 2017-06-06
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 張發(fā)喜;陳洪亮;楊志峰;余衍炳;楊娜 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 騰訊科技(深圳)有限公司
主分類號(hào): G06F17/30 分類號(hào): G06F17/30
代理公司: 廣州三環(huán)專利代理有限公司44202 代理人: 郝傳鑫
地址: 518044 廣東省深圳*** 國(guó)省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書(shū): 查看更多 說(shuō)明書(shū): 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 挖掘 作弊 用戶 方法 裝置
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種挖掘作弊用戶的方法,其特征在于,該方法包括:

獲取各用戶表征信息;

根據(jù)預(yù)先設(shè)置的計(jì)分策略計(jì)算各用戶表征信息對(duì)應(yīng)的用戶作弊分?jǐn)?shù):當(dāng)用戶表征信息為用戶發(fā)表內(nèi)容時(shí),根據(jù)預(yù)先設(shè)置的計(jì)分策略計(jì)算用戶發(fā)表內(nèi)容的作弊分?jǐn)?shù),將該用戶發(fā)表內(nèi)容的作弊分?jǐn)?shù)作為用戶作弊分?jǐn)?shù);當(dāng)用戶表征信息為用戶行為時(shí),根據(jù)預(yù)先設(shè)置的計(jì)分策略計(jì)算用戶行為的作弊分?jǐn)?shù),將該用戶行為的作弊分?jǐn)?shù)作為用戶作弊分?jǐn)?shù);當(dāng)用戶表征信息為用戶發(fā)表內(nèi)容以及用戶行為時(shí),根據(jù)預(yù)先設(shè)置的計(jì)分策略分別計(jì)算用戶發(fā)表內(nèi)容的作弊分?jǐn)?shù)以及用戶行為的作弊分?jǐn)?shù),并對(duì)兩者進(jìn)行綜合得到用戶作弊分?jǐn)?shù);

將用戶作弊分?jǐn)?shù)超過(guò)預(yù)先設(shè)置的作弊分?jǐn)?shù)閾值的用戶確定為作弊用戶;

所述計(jì)算用戶行為的作弊分?jǐn)?shù)包括:

統(tǒng)計(jì)用戶發(fā)表內(nèi)容中所有文檔的發(fā)表時(shí)間,得到一個(gè)時(shí)間序列,以設(shè)定的時(shí)間段為間隔,統(tǒng)計(jì)各時(shí)間段中的發(fā)表文檔數(shù),設(shè)時(shí)間序列被分成P個(gè)時(shí)間段,第i個(gè)時(shí)間段發(fā)表的文檔數(shù)為ni,ni中關(guān)于熱點(diǎn)話題的文檔數(shù)記為mi,ni中原創(chuàng)的文檔數(shù)記為oi,則計(jì)算用戶行為的作弊分?jǐn)?shù)的公式為:

<mrow><mi>u</mi><mi>s</mi><mi>e</mi><mi>r</mi><mi>b</mi><mi>e</mi><mi>h</mi><mi>a</mi><mi>v</mi><mi>i</mi><mi>o</mi><mi>r</mi><mi>s</mi><mi>p</mi><mi>a</mi><mi>m</mi><mo>=</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mfrac><mi>P</mi><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>P</mi></munderover><msub><mi>m</mi><mi>i</mi></msub></mrow></mfrac><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mo>&times;</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>+</mo><mi>&alpha;</mi><mo>&times;</mo><mfrac><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>P</mi></munderover><mrow><mo>(</mo><msub><mi>n</mi><mi>i</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>o</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>P</mi></munderover><msub><mi>n</mi><mi>i</mi></msub></mrow></mfrac><mo>)</mo></mrow></mrow>

式中,α為用戶行為作弊系數(shù),α≥0。

2.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,當(dāng)所述用戶表征信息包括用戶發(fā)表內(nèi)容時(shí),所述根據(jù)預(yù)先設(shè)置的計(jì)分策略計(jì)算各用戶表征信息對(duì)應(yīng)的用戶作弊分?jǐn)?shù)包括:

計(jì)算用戶發(fā)表內(nèi)容中各單次發(fā)表內(nèi)容的作弊分?jǐn)?shù);根據(jù)各單次發(fā)表內(nèi)容的作弊分?jǐn)?shù)計(jì)算用戶發(fā)表內(nèi)容的作弊分?jǐn)?shù)。

3.如權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述計(jì)算用戶發(fā)表內(nèi)容中各單次發(fā)表內(nèi)容的作弊分?jǐn)?shù)包括:

根據(jù)用戶單次發(fā)表內(nèi)容對(duì)應(yīng)的文檔中包含的文本內(nèi)容,分別計(jì)算文檔中的堆砌程度得分、文本文檔廣告或色情詞匯得分、錨文本上廣告或色情詞匯得分、鏈接作弊得分以及詞頻分布得分,并采用機(jī)器學(xué)習(xí)模型的方法計(jì)算單次發(fā)表內(nèi)容對(duì)應(yīng)的作弊分?jǐn)?shù)。

4.如權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述計(jì)算文檔中的堆砌程度得分包括:

計(jì)算單次發(fā)表內(nèi)容對(duì)應(yīng)的文檔中所有重復(fù)的片段數(shù)與該單次發(fā)表內(nèi)容對(duì)應(yīng)的文檔中的所有片段數(shù)的商,所述商為所述堆砌程度得分。

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