[發(fā)明專利]一種目標用戶預(yù)測方法、裝置和電子設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010021082.3
• 申請日: 2020-01-09
• 公開（公告）號: CN111210279B
• 公開（公告）日: 2022-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 曹紹升;曾利彬;張志強
• 申請（專利權(quán)）人: 支付寶（杭州）信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06N3/08
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 王剛

1.一種目標用戶預(yù)測方法，包括：

獲取用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖；所述用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖包括：表示用戶的用戶節(jié)點、表示介質(zhì)的介質(zhì)節(jié)點，以及連接用戶節(jié)點和介質(zhì)節(jié)點以表示用戶與介質(zhì)存在對應(yīng)關(guān)系的邊；其中，部分所述用戶節(jié)點關(guān)聯(lián)有用于表示目標用戶的標簽；所述用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖是根據(jù)歷史使用數(shù)據(jù)生成的；所述介質(zhì)為用戶接入互聯(lián)網(wǎng)使用的網(wǎng)絡(luò)媒介；

將所述用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖輸入圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型，得到連接有所述邊的所述用戶節(jié)點與所述介質(zhì)節(jié)點間的影響度；

根據(jù)所述影響度，重構(gòu)所述用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖；

使用重構(gòu)后的所述用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖迭代訓練所述圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型，并在迭代訓練結(jié)束時獲得待預(yù)測用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖和訓練后的圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型；其中，每次迭代時，圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型的輸入均包括根據(jù)前次迭代中圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型輸出的影響度重構(gòu)后的用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖；

根據(jù)所述待預(yù)測用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖和所述訓練后的圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型，得到目標用戶預(yù)測結(jié)果；所述目標用戶為進行異常行為的用戶。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標用戶預(yù)測方法，所述介質(zhì)包括IP地址、WIFI名稱中的至少一種。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標用戶預(yù)測方法，所述根據(jù)所述影響度，重構(gòu)所述用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖，包括：

對于每個所述介質(zhì)節(jié)點，將所述介質(zhì)節(jié)點與與其相連的全部所述用戶節(jié)點間的影響度求和，并除以與其相連的全部所述用戶節(jié)點的個數(shù)，得到所述介質(zhì)節(jié)點的權(quán)重值；

將所述介質(zhì)節(jié)點的權(quán)重值與預(yù)設(shè)的節(jié)點權(quán)重閾值比較，若所述介質(zhì)節(jié)點的權(quán)重值大于所述節(jié)點權(quán)重閾，則刪除所述介質(zhì)節(jié)點以及連接至所述介質(zhì)節(jié)點的全部所述邊。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標用戶預(yù)測方法，迭代訓練結(jié)束的條件為迭代達到預(yù)設(shè)的次數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標用戶預(yù)測方法，所述得到目標用戶預(yù)測結(jié)果，包括：

根據(jù)所述待預(yù)測用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖和所述訓練后的圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型，得到未關(guān)聯(lián)有所述標簽的用戶節(jié)點表示的用戶為目標用戶的概率值；

將所述概率值與預(yù)設(shè)的概率閾值比較，將所述概率值大于所述概率閾值的所述用戶節(jié)點表示的用戶確定為目標用戶；

根據(jù)確定得到的所述目標用戶，生成所述目標用戶預(yù)測結(jié)果。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標用戶預(yù)測方法，還包括：

對所述目標用戶預(yù)測結(jié)果執(zhí)行如下操作中的至少一種：

顯示所述目標用戶預(yù)測結(jié)果；

將所述目標用戶預(yù)測結(jié)果發(fā)送至預(yù)設(shè)的服務(wù)器；

將所述目標用戶預(yù)測結(jié)果發(fā)送至預(yù)設(shè)的終端設(shè)備。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標用戶預(yù)測方法，還包括：

獲取歷史使用數(shù)據(jù)，確定用戶、介質(zhì)、所述用戶與所述介質(zhì)間的對應(yīng)關(guān)系，以及目標用戶相關(guān)信息；

根據(jù)所述用戶、所述介質(zhì)和所述對應(yīng)關(guān)系，生成所述用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖；

根據(jù)所述目標用戶相關(guān)信息，為部分所述用戶節(jié)點關(guān)聯(lián)所述標簽。

8.一種目標用戶預(yù)測裝置，包括：

獲取模塊，被配置為獲取用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖；所述用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖包括：表示用戶的用戶節(jié)點、表示介質(zhì)的介質(zhì)節(jié)點，以及連接用戶節(jié)點和介質(zhì)節(jié)點以表示用戶與介質(zhì)存在對應(yīng)關(guān)系的邊；其中，部分所述用戶節(jié)點關(guān)聯(lián)有用于表示目標用戶的標簽；所述用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖是根據(jù)歷史使用數(shù)據(jù)生成的；所述介質(zhì)為用戶接入互聯(lián)網(wǎng)使用的網(wǎng)絡(luò)媒介；

影響度確定模塊，被配置為將所述用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖輸入圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型，得到所述用戶節(jié)點與所述介質(zhì)節(jié)點間的影響度；

重構(gòu)模塊，被配置為根據(jù)所述影響度，重構(gòu)所述用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖；

訓練模塊，被配置為使用重構(gòu)后的所述用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖迭代訓練所述圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型，并在迭代訓練結(jié)束時獲得待預(yù)測用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖和訓練后的圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型；其中，每次迭代時，圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型的輸入均包括根據(jù)前次迭代中圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型輸出的影響度重構(gòu)后的用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖；

預(yù)測模塊，被配置為根據(jù)所述待預(yù)測用戶介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖和所述訓練后的圖注意力網(wǎng)絡(luò)模型，得到目標用戶預(yù)測結(jié)果；所述目標用戶為進行異常行為的用戶。