[發(fā)明專利]一種虛假地址信息識別的方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611153869.5
• 申請日: 2016-12-14
• 公開（公告）號: CN107066478B
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 蔣賢禮
• 申請（專利權(quán)）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35
• 代理公司: 北京晉德允升知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11623
• 代理人: 楊移

1.一種虛假地址信息識別的方法，其特征在于，所述方法包括：

確定賬戶的待核實地址信息；

根據(jù)所述賬戶在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)上報的各地理位置信息以及訓(xùn)練完成的分類模型，在預(yù)先劃分的地理范圍中，確定所述賬戶常駐范圍；所述地理位置信息包括：定位精度；所述根據(jù)所述賬戶在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)上報的各地理位置信息以及訓(xùn)練完成的分類模型，在預(yù)先劃分的地理范圍中，確定所述賬戶常駐范圍，具體包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的定位精度閾值，從所述賬戶在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)上報的各地理位置信息中，確定定位精度不小于所述預(yù)設(shè)的定位精度閾值的地理位置信息；根據(jù)定位精度不小于所述預(yù)設(shè)的定位精度閾值的地理位置信息，以及訓(xùn)練完成的分類模型，在預(yù)先劃分的地理范圍中，確定所述賬戶常駐范圍；其中，訓(xùn)練所述分類模型，包括：確定若干已知真實地址信息的賬戶，作為訓(xùn)練樣本；針對每個訓(xùn)練樣本，根據(jù)該訓(xùn)練樣本上報的若干地理位置信息，確定該訓(xùn)練樣本出現(xiàn)在各網(wǎng)格中的次數(shù)，所述網(wǎng)格為根據(jù)預(yù)設(shè)的網(wǎng)格大小，將地圖劃分為的若干網(wǎng)格；根據(jù)該訓(xùn)練樣本在各網(wǎng)格中出現(xiàn)的次數(shù)，確定該訓(xùn)練樣本在各網(wǎng)格中對應(yīng)的特征值；根據(jù)各訓(xùn)練樣本在各網(wǎng)格中對應(yīng)的特征值，以及各訓(xùn)練樣本已知真實地址信息，訓(xùn)練所述分類模型；

將所述待核實地址信息與所述常駐范圍進行匹配；

根據(jù)所述待核實地址信息與所述常駐范圍的匹配結(jié)果，確定所述待核實地址信息是否是虛假地址信息。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述地理位置信息包括：經(jīng)度、緯度。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，預(yù)先劃分地理范圍，具體包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)的網(wǎng)格大小，將地圖劃分為若干網(wǎng)格；

將所述地圖上的各網(wǎng)格，作為預(yù)先劃分的地理范圍。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述賬戶在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)上報的各地理位置信息以及訓(xùn)練完成的分類模型，在預(yù)先劃分的地理范圍中，確定所述賬戶常駐范圍，具體包括：

根據(jù)所述賬戶在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)上報的各地理位置信息，確定所述賬戶在各網(wǎng)格中對應(yīng)的特征值；

將所述賬戶在各網(wǎng)格中對應(yīng)的特征值輸入所述訓(xùn)練完成的分類模型中，確定所述賬戶的常駐范圍。

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述待核實地址信息與所述常駐范圍的匹配結(jié)果，確定所述待核實地址信息是否是虛假地址信息，具體包括：

根據(jù)所述待核實地址信息對應(yīng)的經(jīng)度以及緯度，確定所述待核實地址信息的坐標(biāo)；

判斷所述待核實地址信息的坐標(biāo)是否落入所述常駐范圍內(nèi)；

若是，則確定所述待核實地址信息不是虛假地址信息；

若否，則確定所述待核實地址信息是虛假地址信息。

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述待核實地址信息包括：待核實居住地址信息以及待核實工作地址信息；

根據(jù)所述賬戶在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)上報的各地理位置信息以及訓(xùn)練完成的分類模型，在預(yù)先劃分的地理范圍中，確定所述賬戶常駐范圍，具體包括：

根據(jù)所述賬戶在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)上報的各地理位置信息以及訓(xùn)練完成的分類模型，在預(yù)先劃分的地理范圍中，確定所述賬戶常駐居住范圍以及常駐工作范圍。

7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，訓(xùn)練所述分類模型，具體包括：

確定已知真實居住地址信息以及已知真實工作地址信息的若干賬戶，作為訓(xùn)練樣本；

針對每個訓(xùn)練樣本，根據(jù)該訓(xùn)練樣本上報的若干地理位置信息，確定該訓(xùn)練樣本出現(xiàn)在每個網(wǎng)格中的次數(shù)以及時間；

根據(jù)該訓(xùn)練樣本在每個網(wǎng)格中出現(xiàn)的次數(shù)和時間，確定該訓(xùn)練樣本在各網(wǎng)格中對應(yīng)的特征值；

根據(jù)各訓(xùn)練樣本在各網(wǎng)格中對應(yīng)的特征值訓(xùn)練樣本已知真實居住地址信息以及各訓(xùn)練樣本已知真實工作地址信息，訓(xùn)練所述分類模型，以使得所述分類模型用于確定常駐居住范圍以及常駐工作范圍。