[發(fā)明專利]任務(wù)作弊行為識別方法及裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710001983.4 | 申請日： | 2017-01-03 |
| 公開（公告）號： | CN107026845B | 公開（公告）日： | 2020-04-28 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 應(yīng)榮軍 | 申請（專利權(quán)）人： | 阿里巴巴集團控股有限公司 |
| 主分類號： | H04L29/06 | 分類號： | H04L29/06;H04L29/08;H04W4/02;G06K9/00;G07C1/10 |
| 代理公司： | 北京三友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11127 | 代理人： | 黨曉林;李輝 |
| 地址： | 英屬開曼*** | 國省代碼： | 暫無信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 任務(wù) 作弊 行為 識別 方法 裝置 | ||
1.一種任務(wù)作弊行為識別方法，其特征在于，包括：
接收用戶的實時任務(wù)完成簽到請求，所述實時任務(wù)完成簽到請求中包含用戶實時簽到地址信息及實時簽到時間信息；
根據(jù)設(shè)定歷史時段內(nèi)該用戶的歷史任務(wù)完成簽到請求和所述實時任務(wù)完成簽到請求生成用戶行為軌跡信息，所述歷史任務(wù)完成簽到請求包括用戶歷史簽到地址信息及歷史簽到時間信息；
根據(jù)所述用戶行為軌跡信息識別用戶的實時任務(wù)完成簽到請求是否為作弊行為，包括：
根據(jù)所述用戶實時簽到地址信息及用戶歷史簽到地址信息生成至少一優(yōu)選用戶行為軌跡；
根據(jù)所述用戶行為軌跡信息及所述優(yōu)選用戶行為軌跡識別用戶的任務(wù)完成簽到請求是否為作弊行為。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的任務(wù)作弊行為識別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用戶行為軌跡信息及所述優(yōu)選用戶行為軌跡識別用戶的任務(wù)完成簽到請求是否為作弊行為，包括：
根據(jù)所述用戶行為軌跡信息及所述優(yōu)選用戶行為軌跡計算用戶作弊的概率；
將所述概率與預(yù)設(shè)作弊概率閾值比較，判斷用戶是否作弊。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的任務(wù)作弊行為識別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用戶行為軌跡信息識別用戶的實時任務(wù)完成簽到請求是否為作弊行為，包括：
根據(jù)所述用戶實時簽到地址信息及用戶歷史簽到地址信息預(yù)測用戶完成多個簽到任務(wù)需要的理論最短時長；
根據(jù)所述用戶行為軌跡信息及所述理論最短時長判斷用戶是否作弊。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的任務(wù)作弊行為識別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用戶行為軌跡信息及所述理論最短時長判斷用戶是否作弊，包括：
根據(jù)所述用戶行為軌跡信息計算完成該多個簽到任務(wù)的實際時長；
將所述實際時長與所述理論最短時長進行比較，判斷用戶是否作弊。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的任務(wù)作弊行為識別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用戶行為軌跡信息識別用戶的實時任務(wù)完成簽到請求是否為作弊行為，包括：
根據(jù)所述用戶行為軌跡信息計算用戶完成多個簽到任務(wù)行駛的總里程數(shù)；
根據(jù)所述用戶實時簽到地址信息及用戶歷史簽到地址信息計算用戶完成該多個簽到任務(wù)行駛的最短里程；
根據(jù)所述總里程數(shù)及最短里程判斷用戶是否作弊。
6.一種任務(wù)作弊行為識別裝置，其特征在于，包括：
請求接收單元，用于接收用戶的實時任務(wù)完成簽到請求，所述實時任務(wù)完成簽到請求中包含用戶實時簽到地址信息及實時簽到時間信息；
軌跡生成單元，用于根據(jù)設(shè)定歷史時段內(nèi)該用戶的歷史任務(wù)完成簽到請求和所述實時任務(wù)完成簽到請求生成用戶行為軌跡信息，所述歷史任務(wù)完成簽到請求包括用戶歷史簽到地址信息及歷史簽到時間信息；
作弊行為識別單元，用于根據(jù)所述用戶行為軌跡信息識別用戶的實時任務(wù)完成簽到請求是否為作弊行為，所述作弊行為識別單元包括：
參考信息生成模塊，用于根據(jù)所述用戶實時簽到地址信息及用戶歷史簽到地址信息生成至少一優(yōu)選用戶行為軌跡；
作弊行為識別模塊，用于根據(jù)所述用戶行為軌跡信息及所述優(yōu)選用戶行為軌跡識別用戶的任務(wù)完成簽到請求是否為作弊行為。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的任務(wù)作弊行為識別裝置，其特征在于，所述作弊行為識別模塊包括：
概率計算模塊，用于根據(jù)所述用戶行為軌跡信息及所述優(yōu)選用戶行為軌跡計算用戶作弊的概率；
比較模塊，用于將所述概率與預(yù)設(shè)作弊概率閾值比較，判斷用戶是否作弊。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的任務(wù)作弊行為識別裝置，其特征在于，所述作弊行為識別單元包括：
時長預(yù)測模塊，用于根據(jù)所述用戶實時簽到地址信息及用戶歷史簽到地址信息預(yù)測用戶完成多個簽到任務(wù)需要的理論最短時長；
判斷模塊，用于根據(jù)所述用戶行為軌跡信息及所述理論最短時長判斷用戶是否作弊。
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