[發明專利]識別非法用戶的方法、裝置及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201710778106.8
• 申請日: 2017-09-01
• 公開（公告）號: CN107517394A
• 公開（公告）日: 2017-12-26
• 發明（設計）人: 王琳;陳臻
• 申請（專利權）人: 北京小米移動軟件有限公司
• 主分類號: H04N21/258
• 分類號: H04N21/258;H04N21/442;H04N21/4788
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司11138
• 代理人: 林錦瀾

1.一種識別非法用戶的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待識別的目標用戶在社交平臺中的目標行為信息；

將所述目標行為信息輸入識別模型中，輸出識別結果，所述識別模型為基于樣本數據訓練得到的，所述樣本數據包括第一預設數目個第一類行為信息和第二預設數目個第二類行為信息，第一類行為信息為合法用戶在所述社交平臺中的行為信息，第二類行為信息為非法用戶在所述社交平臺中的行為信息；

當所述識別結果用于指示非法時，確定所述目標用為非法用戶。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標行為信息包括所述目標用戶與指定類型用戶之間的目標交互信息和/或所述目標用戶的目標交易信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述目標交互信息包括至少一個指定時間段內所述目標用戶給所述指定類型用戶贈送禮物的虛擬貨幣總數、贈送禮物給所述指定類型用戶的用戶數目、所述至少一個指定時間段內每個指定類型用戶接收到的禮物數目、給所述每個指定類型用戶贈送禮物的用戶數目與所述每個指定類型用戶的粉絲數目的比值、所述目標用戶贈送的禮物中指定類型的禮物所占比例和贈送的禮物的種類中的至少一項信息；

所述目標交易信息包括所述目標用戶通過指定充值渠道充值的充值比例。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述目標行為信息輸入識別模型中，輸出識別結果之前，所述方法還包括：

獲取所述樣本數據；

根據所述樣本數據，訓練所述識別模型。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述樣本數據，訓練所述識別模型，包括：

根據所述樣本數據，確定行為特征集合，所述行為特征集合包括第一預設數目個第一類行為特征和第二預設數目個第二類行為特征，第一類行為特征為基于第一類行為信息得到的，第二類行為特征為基于第二類行為信息得到的；

對所述行為特征集合進行聚類，得到多個子集合，每個子集合包括至少一個行為特征；

根據所述每個子集合包括的行為特征，確定所述每個子集合的類別，所述類別為非法或者合法；

將所述每個子集合和所述每個子集合的類別組成所述識別模型。

6.根據權利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述將所述目標行為信息輸入識別模型中，輸出識別結果，包括：

確定所述目標行為信息對應的目標行為特征；

確定所述目標行為特征分別與所述識別模型包括的每個子集合之間的匹配度；

從所述每個子集合中選擇與所述目標行為特征之間匹配度最高的子集合；

將選擇的子集合對應的類別作為識別結果輸出。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述確定所述目標行為信息對應的目標行為特征，包括：

對于所述目標行為信息包括的每項信息，根據所述信息對應的取值，從所述信息對應的取值范圍和特征值的對應關系中獲取所述信息對應的特征值；

將所述每項信息對應的特征值組成所述目標行為特征。

8.一種識別非法用戶的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取待識別的目標用戶在社交平臺中的目標行為信息；

輸出模塊，用于將所述目標行為信息輸入識別模型中，輸出識別結果，所述識別模型為基于樣本數據訓練得到的，所述樣本數據包括第一預設數目個第一類行為信息和第二預設數目個第二類行為信息，第一類行為信息為合法用戶在所述社交平臺中的行為信息，第二類行為信息為非法用戶在所述社交平臺中的行為信息；

識別模塊，用于當所述識別結果用于指示非法時，確定所述目標用為非法用戶。

9.根據權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述目標行為信息包括所述目標用戶與指定類型用戶之間的目標交互信息和/或所述目標用戶的目標交易信息。