[發明專利]一種用戶瀏覽行為認證方法及系統

有效

• 申請號: 201710548623.6
• 申請日: 2017-07-06
• 公開（公告）號: CN107368718B
• 公開（公告）日: 2022-08-16
• 發明（設計）人: 蔣昌俊;閆春鋼;丁志軍;張亞英;陳冬祥
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G06F21/31
• 分類號: G06F21/31;G06F21/45
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 王華英

1.一種用戶瀏覽行為認證方法，其特征在于，包括：

處理瀏覽歷史數據得到用戶對應的瀏覽行為信息；

提取日志序列信息，統計所述日志序列信息中各站點訪問頻率，根據所述站點訪問頻率將所述站點歸類為頻繁站點或普通站點；

統計所述頻繁站點中各板塊訪問頻率，根據所述板塊訪問頻率將所述頻繁站點中不同板塊歸類為頻繁訪問板塊或普通訪問板塊；

計算所述日志序列信息得到序列特征向量，據以構建序列模型；

根據所述瀏覽行為信息提取關系架構信息，根據所述關系架構信息獲得頁面關系特征向量，據以構建頁面獲取關系模型；

提取所述瀏覽行為信息中的瀏覽操作數據，計算所述瀏覽操作數據，得操作特征向量，據以構建操作行為模型；

提取所述序列特征向量、所述關系特征向量和所述操作特征向量，據以計算會話特征信息、頁面關聯矩陣和用戶行為分類器，根據所述會話特征信息、所述頁面關聯矩陣和用戶行為分類器訓練所述序列模型、頁面獲取關系模型和操作行為模型；

根據所述序列模型、所述頁面獲取關系模型和所述操作行為模型認證用戶瀏覽行為，判定用戶瀏覽行為是否異常；

其中，所述計算所述日志序列信息得到序列特征向量，據以構建序列模型，包括：

獲取所述頻繁站點及所述普通站點中的會話屬性信息；

根據所述會話屬性信息獲取頁段屬性信息；

根據所述頁段屬性信息構建序列模型的序列特征向量；

所述根據所述瀏覽行為信息提取關系架構信息，根據所述關系架構信息獲得頁面關系特征向量，據以構建頁面獲取關系模型，包括：

獲取所述頻繁站點中的頻繁訪問板塊；

獲取所述頻繁站點中不同板塊之間的鏈接信息；

根據所述鏈接信息，以所述板塊為圖節點構造板塊關系圖；

遍歷所述板塊關系圖，判斷所述頻繁訪問板塊是否屬于所述頻繁站點；

若是，則分析該頻繁訪問板塊對應的所述圖節點；

若否，則繼續遍歷所述板塊關系圖；

遍歷所述頻繁訪問板塊的所有所述鏈接信息，得到關系有向圖，根據所述關系有向圖構建所述頁面獲取關系模型；

所述提取所述瀏覽行為信息中的瀏覽操作數據，計算所述瀏覽操作數據，得操作特征向量，據以構建操作行為模型，包括：

由所述頻繁站點提取所述頻繁訪問板塊；

遍歷所述頻繁訪問板塊，判斷所述頻繁訪問板塊是否屬于頻繁站點；

若是，則獲取所述頻繁訪問板塊中的操作特征信息；

若否，則繼續遍歷所述頻繁訪問板塊；

根據所述操作特征信息拼接得操作行為模型的操作特征向量；

根據所述操作特征向量構建所述操作行為模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述序列模型、所述頁面獲取關系模型和所述操作行為模型認證用戶瀏覽行為，判定用戶瀏覽行為是否異常是在有用戶上線的情況下進行的，其余步驟在無用戶上線的情況下進行。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述序列特征向量、所述關系特征向量和所述操作特征向量，據以計算會話特征信息、頁面關聯矩陣和用戶行為分類器，根據所述會話特征信息、所述頁面關聯矩陣和用戶行為分類器訓練所述序列模型、頁面獲取關系模型和操作行為模型，包括：

提取所述序列特征向量、所述頁面關系特征向量和所述操作特征向量；

根據所述序列特征向量計算正負樣本向量，根據所述頁面關系特征向量獲取頁面關聯矩陣；

根據所述正負樣本向量計算序列決策樹，對所述頁面關聯矩陣降維，根據SVDD算法訓練所述操作特征向量得用戶行為分類器；

根據所述序列決策樹、所述頁面關聯矩陣和所述分類器更新所述序列模型、所述頁面獲取模型和所述操作行為模型。