[發明專利]一種假量識別模型生成方法、假量識別方法及計算設備

有效

• 申請號: 201711348199.7
• 申請日: 2017-12-15
• 公開（公告）號: CN108053247B
• 公開（公告）日: 2020-07-14
• 發明（設計）人: 張通;蔡自彬;董舒倫
• 申請（專利權）人: 北京知道創宇信息技術股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;A63F13/335;A63F13/79
• 代理公司: 北京思睿峰知識產權代理有限公司 11396
• 代理人: 謝建云;趙愛軍

1.一種假量識別模型生成方法，適于在計算設備中執行，所述計算設備與游戲日志服務器通信連接，所述游戲日志服務器中存儲有游戲運營日志，所述游戲運營日志包括多條角色行為數據，每條角色行為數據關聯有其對應的一個角色標識，所述方法包括步驟：

從所述游戲日志服務器中獲取預設的第一時間段內的游戲運營日志，按照角色標識對該游戲運營日志所包括的各角色行為數據進行數據聚合，以獲取各角色標識對應的角色數據，每個角色數據包括角色標識、登錄過的IP地址列表和登錄過的設備列表；

對獲取到的全部角色數據進行數據統計，以生成各登錄過的IP地址對應的第一角色統計數據，以及各登錄過的設備對應的第二角色統計數據；

根據預設的匹配規則，判斷各第一角色統計數據和第二角色統計數據是否為假量數據并進行相應標記，基于標記結果計算各角色數據對應的假量IP地址比例和假量設備比例；

將各角色數據與其對應的假量IP地址比例和假量設備比例進行關聯，以生成相應的角色擴展數據，對全部角色擴展數據進行聚類處理以獲取最優數量個角色簇，并生成各角色簇的角色簇標簽；

對每一個角色擴展數據，根據該角色擴展數據所屬角色簇的角色簇標簽，以及其所包括的假量IP地址比例和假量設備比例，生成該角色擴展數據的角色標簽；

根據各角色數據及其對應的角色擴展數據所關聯的角色標簽，對預先構建好的神經網絡模型進行訓練，以生成假量識別模型。

2.如權利要求1所述的方法，所述角色數據還包括最大同設備角色數、最大同IP地址角色數、游戲時長、最大等級、登錄次數、交易次數、付費次數、交流次數、是否隨機角色名、是否老舊設備和/或是否來源于廣告點擊。

3.如權利要求1或2所述的方法，所述對獲取到的全部角色數據進行數據統計，以生成各登錄過的IP地址對應的第一角色統計數據，以及各登錄過的設備對應的第二角色統計數據的步驟包括：

對每一個登錄過的IP地址，將該IP地址關聯的一個或多個角色數據進行數據轉化，以生成對應的第一角色統計數據；

對每一個登錄過的設備，將該設備關聯的一個或多個角色數據進行數據統計，以生成對應的第二角色統計數據。

4.如權利要求3所述的方法，預設的匹配規則包括IP地址匹配規則和設備匹配規則，所述根據預設的匹配規則，判斷各第一角色統計數據和第二角色統計數據是否為假量數據并進行相應標記的步驟包括：

對每一個第一角色統計數據，根據所述IP地址匹配規則判斷該第一角色統計數據是否為假量數據，若是，則將該第一角色統計數據標記為假量IP地址數據；

對每一個第二角色統計數據，根據所述設備匹配規則判斷該第二角色統計數據是否為假量數據，若是，則將該第二角色統計數據標記為假量設備數據。

5.如權利要求4所述的方法，所述基于標記結果計算各角色數據對應的假量IP地址比例和假量設備比例的步驟包括：

對每一個角色數據，根據該角色數據包括的登錄過的IP地址列表中、各IP地址所對應的第一角色統計數據的標記，計算該角色數據的假量IP地址比例；

根據該角色數據包括的登錄過的設備列表中、各設備所對應的第二角色統計數據的標記，計算該角色數據的假量設備比例。

6.如權利要求5所述的方法，所述對全部角色擴展數據進行聚類處理以獲取最優數量個角色簇的步驟包括：

獲取預設的一個或多個中心點數量；

對每一個中心點數量，根據該中心點數量對全部角色擴展數據進行聚類處理，以生成與中心點數量相同數量的角色簇，并計算相應的平均輪廓系數；

選出平均輪廓系數最大的中心點數量作為最優數量；

獲取平均輪廓系數最大的中心點數量所對應的各角色簇作為最優數量個角色簇。

7.如權利要求6所述的方法，所述生成各角色簇的角色簇標簽的步驟包括：

對每一個角色簇，將該角色簇所包含的全部角色擴展數據進行分析計算；

根據分析計算的結果以及預設的角色簇匹配規則，設定該角色簇的角色簇標簽。