[發(fā)明專利]設(shè)備使用異常判定方法、裝置以及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910142855.0
• 申請(qǐng)日: 2019-02-26
• 公開（公告）號(hào): CN109976934A
• 公開（公告）日: 2019-07-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王志省;阮崇航;顧少豐
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海拍拍貸金融信息服務(wù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F11/07
• 分類號(hào): G06F11/07
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 李笑笑;吳敏

1.一種設(shè)備使用異常判定方法，其特征在于，包括：

獲取用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)；

將所述用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)輸入異常檢測(cè)數(shù)學(xué)模型，獲取各個(gè)用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的異常檢測(cè)評(píng)分；

將異常檢測(cè)評(píng)分與用戶標(biāo)準(zhǔn)閾值進(jìn)行比較，確定異常的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)；

將所述異常的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的設(shè)備判定為使用異常設(shè)備。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的設(shè)備使用異常判定方法，其特征在于，所述將所述用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)輸入異常檢測(cè)數(shù)學(xué)模型，獲取各個(gè)用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的異常檢測(cè)評(píng)分，包括：

將所述用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)輸入異常檢測(cè)分類數(shù)學(xué)模型，所述異常檢測(cè)分類數(shù)學(xué)模型將用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行類別劃分；

將各個(gè)類別內(nèi)的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)分別輸入異常檢測(cè)評(píng)分?jǐn)?shù)學(xué)模型，所述異常檢測(cè)評(píng)分?jǐn)?shù)學(xué)模型計(jì)算各個(gè)類別的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)評(píng)分。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的設(shè)備使用異常判定方法，其特征在于，所述異常檢測(cè)分類數(shù)學(xué)模型為knn算法構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的設(shè)備使用異常判定方法，其特征在于，所述異常檢測(cè)評(píng)分?jǐn)?shù)學(xué)模型為iforest算法構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的設(shè)備使用異常判定方法，其特征在于，所述將異常檢測(cè)評(píng)分與用戶標(biāo)準(zhǔn)閾值進(jìn)行比較，確定異常的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)，包括：

將異常檢測(cè)評(píng)分高于所述用戶標(biāo)準(zhǔn)閾值的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)確定為異常的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的設(shè)備使用異常判定方法，其特征在于，所述將所述異常的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的設(shè)備判定為使用異常設(shè)備，包括：

若選定設(shè)備對(duì)應(yīng)的異常的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)的數(shù)量高于其他設(shè)備對(duì)應(yīng)的異常的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)的平均數(shù)量，判定所述選定設(shè)備為使用異常設(shè)備。

7.根據(jù)權(quán)利要求1～6任一項(xiàng)所述的設(shè)備使用異常判定方法，其特征在于，所述用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)包括以下至少一種：設(shè)備使用時(shí)長(zhǎng)、商品種類、商品購買金額、商品購買歷史。

8.一種設(shè)備使用異常判定裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)；

計(jì)算單元，用于將所述用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)輸入異常檢測(cè)數(shù)學(xué)模型，獲取各個(gè)用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的異常檢測(cè)評(píng)分；

比較單元，用于將異常檢測(cè)評(píng)分與用戶標(biāo)準(zhǔn)閾值進(jìn)行比較，確定異常的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)；

判定單元，用于將所述異常的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的設(shè)備判定為使用異常設(shè)備。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的設(shè)備使用異常判定裝置，其特征在于，所述計(jì)算單元，還用于將所述用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)輸入異常檢測(cè)分類數(shù)學(xué)模型，所述異常檢測(cè)分類數(shù)學(xué)模型將用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行類別劃分；

將各個(gè)類別內(nèi)的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)分別輸入異常檢測(cè)評(píng)分?jǐn)?shù)學(xué)模型，所述異常檢測(cè)評(píng)分?jǐn)?shù)學(xué)模型計(jì)算各個(gè)類別的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)評(píng)分。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的設(shè)備使用異常判定裝置，其特征在于，所述異常檢測(cè)分類數(shù)學(xué)模型為knn算法構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型。

11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的設(shè)備使用異常判定裝置，其特征在于，所述異常檢測(cè)評(píng)分?jǐn)?shù)學(xué)模型為iforest算法構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型。

12.根據(jù)權(quán)利要求8所述的設(shè)備使用異常判定裝置，其特征在于，所述比較單元，還用于將異常檢測(cè)評(píng)分高于所述用戶標(biāo)準(zhǔn)閾值的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)確定為異常的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)。

13.根據(jù)權(quán)利要求8所述的設(shè)備使用異常判定裝置，其特征在于，所述判定單元，還用于若選定設(shè)備對(duì)應(yīng)的異常的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)的數(shù)量高于其他設(shè)備對(duì)應(yīng)的異常的用戶標(biāo)記數(shù)據(jù)的平均數(shù)量，判定所述選定設(shè)備為使用異常設(shè)備。