[發明專利]用于識別作弊用戶的方法、裝置和電子設備

有效

• 申請號: 201811241546.0
• 申請日: 2018-10-24
• 公開（公告）號: CN111091391B
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 張宇仁
• 申請（專利權）人: 北京字節跳動網絡技術有限公司
• 主分類號: G06Q30/00
• 分類號: G06Q30/00
• 代理公司: 泰和泰律師事務所 51219
• 代理人: 祝海燕

本發明實施例公開了用于識別作弊用戶的方法、裝置和電子設備。該方法的一具體實施方式包括：基于從目標頁面的多個用戶的歷史用戶日志的多個屬性中，確定出至少一個目標組合屬性；對于每一個目標組合屬性，確定該目標組合屬性對應的至少一個組合屬性值，以及對于每一個組合屬性值，將同時具有該組合屬性值中的每一個屬性值的不同用戶歸為同一用戶組；對于每一用戶組，基于該用戶組中各用戶的歷史用戶日志所對應的各屬性的屬性值確定該組用戶的相似度，以及確定該組用戶相對于所述多個用戶的差異程度；基于所述相似度與所述差異程度確定該用戶組是否為作弊用戶組。一方面實現了對作弊群體進行識別，另一方面降低了識別作弊群體的計算量。

技術領域

本發明涉及互聯網技術領域，尤其涉及一種用于識別作弊用戶的方法、裝置和電子設備。

背景技術

隨著互聯網技術的不斷發展，互聯網上的作弊現象也越來越多。常見的作弊類型包括：曝光作弊，通過刷粉、刷贊、刷銷量提高曝光率；轉化作弊：在注冊、激活、下單等不同場景下通過自動化程序的模擬真人行為等。互聯網作弊會嚴重危害到互聯網平臺安全性、氛圍以及公平性。黑色產業鏈發現通過互聯網坐標獲得大量收益，逐漸發展出日益專業化、協作化和規模化的群組作弊的趨勢。

但目前對于群組作弊還沒有較好的識別方法。

發明內容

本發明實施例提供了一種用于識別作弊用戶的方法、裝置和電子設備，實現了使用較少的計算量，來對作弊群體進行識別。

第一方面，本發明實施例提供了一種用于識別作弊用戶的方法，該方法包括：基于從目標頁面的多個用戶的歷史用戶日志的多個屬性中，確定出至少一個目標組合屬性，其中，所述目標組合屬性包括至少一個所述屬性；對于每一個目標組合屬性，確定該目標組合屬性對應的至少一個組合屬性值，以及對于每一個組合屬性值，將同時具有該組合屬性值中的每一個屬性值的不同用戶歸為同一用戶組，其中所述組合屬性值包括該目標組合屬性中的每一個屬性所對應的屬性值；對于每一用戶組，基于該用戶組中各用戶的歷史用戶日志所對應的各屬性的屬性值確定該組用戶的相似度，以及確定該組用戶相對于所述多個用戶的差異程度；基于所述相似度與所述差異程度確定該用戶組是否為作弊用戶組。

可選地，基于從目標頁面的多個用戶的歷史用戶日志的多個屬性中，確定出至少一個目標組合屬性，包括：所述基于從目標頁面的多個用戶的歷史用戶日志的多個屬性中，確定出至少一個目標組合屬性，包括：從所述多個用戶的歷史用戶日志中，確定出多個屬性；對所述多個屬性進行組合以得到多個組合屬性，其中，每一個組合屬性包括至少一個所述屬性；基于各組合屬性分別所對應的組合屬性值的數量，確定出至少一個目標組合屬性。

可選地，所述基于所述相似度與所述差異程度確定該用戶組是否為作弊用戶組，包括：基于所述相似度與所述差異程度的乘積確定該用戶組的作弊置信度；響應于所述作弊置信度大于預設作弊置信度閾值，則確定該用戶組為作弊用戶組。

可選地，該方法還包括：對于每一個用戶，從該用戶所屬的不同用戶組分別對應的作弊置信度中查找作弊置信度的最大值，并將所述作弊置信度的最大值確定為該用戶的作弊置信度，以確定該用戶是否為作弊用戶。

可選地，該方法還包括：對于每一個用戶，將該用戶的作弊置信度所對應的用戶組中的其他用戶作為該用戶的關聯作弊用戶。

可選地，對于該用戶組的歷史用戶日志中的每一屬性，該組用戶的相似度與該屬性的、所對應的用戶數量最大的屬性值的占比正相關，其中，所述所對應的用戶數量最大的屬性值的占比為該屬性值對應的用戶數量與該用戶組中的用戶數量之比。