[發明專利]用于賬號處理的方法、裝置及電子設備

有效

• 申請號: 201710321805.X
• 申請日: 2017-05-09
• 公開（公告）號: CN107066616B
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 劉燦城;曲洪濤;龍曉云;解鵬;黃雪娟;吳舒蘭;宋紅敏
• 申請（專利權）人: 京東數字科技控股有限公司
• 主分類號: G06F16/25
• 分類號: G06F16/25;G06F16/28;G06F16/245;G06F16/903;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 闞梓瑄;王衛忠

本申請公開一種用于賬號處理的方法、裝置及電子設備。該方法包括：獲取基礎數據，所述基礎數據包括基本屬性數據與行為屬性數據；將基礎數據進行處理以獲取用戶數據；通過所述用戶數據與深度神經網絡模型建立賬戶識別模型；以及通過所述賬戶識別模型進行賬號處理。本申請公開的用于賬號處理的方法、裝置及電子設備，能夠快速比較、識別、發現個體對應的多個賬號，進而將許多場景解決問題的粒度從賬號層面提升到個體層面。

技術領域

本發明涉及互聯網信息處理領域，具體而言，涉及一種用于賬號處理的方法、裝置及電子設備。

背景技術

隨著互聯網產業的不斷發展，人們可以隨時進行網上交易。在電商平臺從事交易、接受服務，都需要一個身份——賬號。在電商平臺中，同一人擁有多個賬號的情況十分常見。一類情況是，人們可能基于某種合理的需求在一網站注冊多個賬號時。對于正常的網絡活動，一個或幾個賬號足以滿足用戶的需要。另一類情況，是一些不法分子需要大量賬號非法謀利，如刷單、炒信或者詐騙等。現有的相似賬號識別技術，分為二種：第一種是基于業務理解，制定固定的判定規則，通過規則的匹配，判斷賬號是否歸屬于同一個人。例如，將身份證和注冊手機號相同的賬號判定為同一個人。通過對全量賬號進行兩兩比較。為滿足相同規則的賬號打上相同的個體標簽。第二種是基于用戶基本數據，生成賬號對應的特征向量，用無監督聚類的方法，對賬號的特征向量做聚類，得到的每一類包含的賬號即互為相似賬號。

第一種識別方法存在如下缺點：數據缺失率大，例如，賬號的身份證號字段通常為非必填字段，大多數賬號對應的身份證號字段缺失。數據利用率低，除強關聯屬性外大量用戶相關的屬性和行為數據沒有利用。復雜度高，對全量賬號的兩兩比對時間復雜度為O(N²)，方案的計算的時間復雜度難以接受。難以有效驗證方法準確性。可擴展性低。不具有通用性，需要針對不同場景設定不同的規則，重新設計計算方案。

第二種識別方法存在如下缺點：聚類的結果容易形成冪律分布，即少數社群特別大，包含大量賬號。對于非數值型屬性，難以量化兩個賬號的距離，即相似程度。難以有效驗證方法準確性。

因此，需要一種新的用于賬號處理的方法、裝置及電子設備。

在所述背景技術部分公開的上述信息僅用于加強對本發明的背景的理解，因此它可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

有鑒于此，本發明提供一種用于賬號處理的方法、裝置及電子設備，能夠能夠快速比較、識別、發現個體對應的多個賬號，進而將許多場景解決問題的粒度從賬號層面提升到個體層面。

本發明的其他特性和優點將通過下面的詳細描述變得顯然，或部分地通過本發明的實踐而習得。

根據本發明的一方面，提出一種用于賬號處理的方法，該方法包括：獲取基礎數據，基礎數據包括基本屬性數據與行為屬性數據；將基礎數據進行處理以獲取用戶數據；通過用戶數據與深度神經網絡模型建立賬戶識別模型；以及通過賬戶識別模型進行賬號處理。

在本公開的一種示例性實施例中，將基礎數據進行處理以獲取用戶數據，包括：將基礎數據進行數據處理以獲取第一數據；以及通過倒排索引法處理第一數據以獲取用戶數據。

在本公開的一種示例性實施例中，用戶數據，包括：第一類用戶數據與第二類用戶數據。

在本公開的一種示例性實施例中，通過用戶數據與深度神經網絡模型建立賬戶識別模型，包括：將第一類用戶數據作為深度神經網絡模型訓練數據；以及通過深度神經網絡模型訓練獲取賬戶識別模型。

在本公開的一種示例性實施例中，通過賬戶識別模型進行賬號處理，包括：通過賬戶識別模型，獲取第二類用戶數據的賬戶相似度數值；以及通過賬戶相似度數值與預定閾值進行比較的結果進行賬號處理。