[發(fā)明專利]用于輸出信息的方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710970958.7
• 申請日: 2017-10-18
• 公開（公告）號(hào): CN109685536B
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周默;李朋輝;季周;張燕鋒
• 申請（專利權(quán)）人: 北京京東尚科信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/02
• 分類號(hào): G06Q30/02
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11204
• 代理人: 王達(dá)佐;馬曉亞

1.一種用于輸出信息的方法，其特征在于，所述方法包括：

響應(yīng)于接收到用戶的參與請求，獲取所述用戶的用戶特征向量，所述用戶特征向量包括：所述用戶的用戶屬性特征或用戶行為特征或所述用戶所參與的活動(dòng)的活動(dòng)特征；

將所述用戶特征向量輸入到預(yù)先訓(xùn)練的異常用戶識(shí)別模型中，得到所述用戶的用戶類型，其中，所述異常用戶識(shí)別模型用于表征用戶特征向量與用戶類型之間的對應(yīng)關(guān)系；

響應(yīng)于所述用戶在預(yù)設(shè)的第一時(shí)間段內(nèi)的參與次數(shù)大于預(yù)設(shè)的次數(shù)閾值，設(shè)置第一計(jì)數(shù)，以及響應(yīng)于所述用戶的用戶類型為異常類型，設(shè)置第二計(jì)數(shù)，所述參與次數(shù)包括用戶發(fā)送所述參與請求的次數(shù)，所述第一計(jì)數(shù)為所述參與次數(shù)大于預(yù)設(shè)的次數(shù)閾值的事件發(fā)生的次數(shù)，所述第二計(jì)數(shù)為所述異常類型的用戶的參與次數(shù)大于所述次數(shù)閾值的事件發(fā)生的次數(shù)；

基于在所述第一時(shí)間段內(nèi)接收到的參與請求的總次數(shù)、所述第一計(jì)數(shù)、預(yù)先確定出的在預(yù)設(shè)的第二時(shí)間段內(nèi)異常用戶發(fā)送參與請求的次數(shù)和所述第二計(jì)數(shù)，確定在所述參與次數(shù)大于所述次數(shù)閾值的條件下所述用戶是異常用戶的概率并輸出包含所述概率的信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述將所述用戶特征向量輸入到預(yù)先訓(xùn)練的異常用戶識(shí)別模型中之前，所述方法還包括：

將存在于預(yù)先存儲(chǔ)的異常用戶標(biāo)識(shí)符表中、且在所述第二時(shí)間段內(nèi)發(fā)送參與請求的用戶的用戶標(biāo)識(shí)符標(biāo)記為異常，將除標(biāo)記為異常的用戶標(biāo)識(shí)符之外的用戶標(biāo)識(shí)符標(biāo)記為正常；

獲取在所述第二時(shí)間段內(nèi)發(fā)送參與請求的用戶的用戶特征向量；

利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，將所述標(biāo)記為異常的用戶標(biāo)識(shí)符對應(yīng)的用戶的用戶特征向量和所述標(biāo)記為正常的用戶標(biāo)識(shí)符對應(yīng)的用戶的用戶特征向量分別作為輸入，將異常類型和正常類型分別作為輸出，訓(xùn)練得到異常用戶識(shí)別模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定在所述參與次數(shù)大于所述次數(shù)閾值的條件下所述用戶是異常用戶的概率，包括：

將所述第二計(jì)數(shù)與所述第一計(jì)數(shù)的商確定為在所述用戶是異常用戶的條件下所述參與次數(shù)大于所述次數(shù)閾值的概率；

將預(yù)先確定出的在預(yù)設(shè)的第二時(shí)間段內(nèi)異常用戶發(fā)送參與請求的次數(shù)與在所述第一時(shí)間段內(nèi)接收到的參與請求的總次數(shù)的商確定為所述用戶是異常用戶的概率；

基于所述在所述用戶是異常用戶的條件下所述參與次數(shù)大于所述次數(shù)閾值的概率，利用樸素貝葉斯公式，將所述用戶是異常用戶的概率作為先驗(yàn)概率，將得到的后驗(yàn)概率確定為在所述參與次數(shù)大于所述次數(shù)閾值的條件下所述用戶是異常用戶的概率。

4.根據(jù)權(quán)利要求1-3之一所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

響應(yīng)于所述在所述參與次數(shù)大于所述次數(shù)閾值的條件下所述用戶是異常用戶的概率大于等于預(yù)設(shè)的概率閾值，將所述用戶的用戶標(biāo)識(shí)符標(biāo)記為異常。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

響應(yīng)于在預(yù)設(shè)的第三時(shí)間段內(nèi)在所述參與次數(shù)大于所述次數(shù)閾值的條件下所述用戶是異常用戶的概率均小于所述概率閾值，將所述第一時(shí)間段的時(shí)間長度增加預(yù)設(shè)第一倍數(shù)，其中，所述第三時(shí)間段的時(shí)間長度是所述第一時(shí)間段的時(shí)間長度的預(yù)設(shè)第二倍數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

響應(yīng)于在預(yù)設(shè)的第四時(shí)間段內(nèi)在所述參與次數(shù)大于所述次數(shù)閾值的條件下所述用戶是異常用戶的概率均大于等于所述概率閾值，將所述第一時(shí)間段的時(shí)間長度減少預(yù)設(shè)第三倍數(shù)，其中，所述第四時(shí)間段的時(shí)間長度是所述第一時(shí)間段的時(shí)間長度的預(yù)設(shè)第四倍數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，在所述將所述用戶的用戶標(biāo)識(shí)符標(biāo)記為異常之后，所述方法還包括：

攔截所述用戶發(fā)送的參與請求；或

向所述用戶的終端推送參與失敗頁面。