[發(fā)明專利]異常賬號識別方法、裝置及電子設(shè)備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010108874.4 | 申請日: | 2020-02-21 |
| 公開(公告)號: | CN111369280A | 公開(公告)日: | 2020-07-03 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 朱俊輝 | 申請(專利權(quán))人: | 摩拜(北京)信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/02 | 分類號: | G06Q30/02;G06K9/62;G06F16/29;H04W4/029;H04W4/42 |
| 代理公司: | 北京博雅睿泉專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11442 | 代理人: | 吳秀娥 |
| 地址: | 100038 北京市海淀*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 異常 賬號 識別 方法 裝置 電子設(shè)備 | ||
1.一種異常賬號識別方法,包括:
根據(jù)設(shè)定的特征向量,獲取目標(biāo)賬號對于所述特征向量的向量值,其中,所述特征向量反映同一賬號的行駛路線的位置分布特征;
根據(jù)所述向量值和預(yù)設(shè)的異常識別模型,判斷所述目標(biāo)賬號是否屬于異常賬號,其中,所述異常識別模型反映所述特征向量與是否屬于異常賬號的識別結(jié)果間的映射關(guān)系;
在所述目標(biāo)賬號屬于異常賬號的情況下,進(jìn)行設(shè)定的異常處理。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述特征向量包括以下至少一個(gè)特征:
第一特征:登錄同一賬號的終端設(shè)備在發(fā)出用車請求時(shí)連接的不同IP地址的數(shù)量;
第二特征:登錄同一賬號的終端設(shè)備在發(fā)出用車請求時(shí)所在的不同位置節(jié)點(diǎn)的數(shù)量;
第三特征:登錄同一賬號的終端設(shè)備在發(fā)出用車請求時(shí),所請求的車輛所在的不同位置節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其中,所述特征向量包括所述第二特征,所述向量值包括所述目標(biāo)賬號對于所述第二特征的特征值,所述獲取目標(biāo)賬號對于所述特征向量的向量值包括:
獲取預(yù)先劃分出的各位置區(qū)域,其中,一個(gè)位置區(qū)域?qū)?yīng)一個(gè)位置節(jié)點(diǎn);
獲取登錄所述目標(biāo)賬號的終端設(shè)備在發(fā)出用車請求時(shí)所在的位置坐標(biāo);
根據(jù)每一所述位置坐標(biāo)對應(yīng)的位置區(qū)域,獲得所述目標(biāo)賬號對于所述第二特征的特征值。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其中,所述特征向量包括所述第三特征,所述向量值包括所述目標(biāo)賬號對于所述第三特征的特征值,所述獲取目標(biāo)賬號對于所述特征向量的向量值包括:
獲取預(yù)先劃分出的各位置區(qū)域,其中,一個(gè)位置區(qū)域?qū)?yīng)一個(gè)位置節(jié)點(diǎn);
獲取登錄所述目標(biāo)賬號的終端設(shè)備在發(fā)出用車請求時(shí),所請求的車輛所在的位置坐標(biāo);
根據(jù)每一所述位置坐標(biāo)對應(yīng)的位置區(qū)域,獲得所述目標(biāo)賬號對于所述第三特征的特征值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述方法在獲取目標(biāo)賬號對于所述特征向量的向量值之前,還包括:
響應(yīng)于用車請求,獲取發(fā)出所述用車請求的賬號作為所述目標(biāo)賬號。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其中,所述方法還包括:
查找所述目標(biāo)賬號是否位于監(jiān)控清單中;
在位于所述監(jiān)控清單中的情況下,再執(zhí)行所述獲取目標(biāo)賬號對于所述特征向量的向量值的操作。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述方法在獲取目標(biāo)賬號對于所述特征向量的向量值之前,還包括:
響應(yīng)于發(fā)生關(guān)于異常賬號的舉報(bào)事件,獲取所述舉報(bào)事件針對的賬號作為所述目標(biāo)賬號。
8.根據(jù)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的方法,其中,所述方法還包括生成所述異常識別模型的步驟,包括:
獲取訓(xùn)練樣本,其中,不同訓(xùn)練樣本對應(yīng)不同的賬號,每一訓(xùn)練樣本包括對應(yīng)樣本對于所述特征向量的向量值及對應(yīng)樣本是否為異常賬號的識別結(jié)果;
根據(jù)所述訓(xùn)練樣本,訓(xùn)練得到所述異常識別模型。
9.根據(jù)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的方法,其中,所述進(jìn)行設(shè)定的異常處理,包括以下至少一項(xiàng):
第一項(xiàng):向所述目標(biāo)賬號綁定的移動(dòng)終端發(fā)送警告信息,其中,所述警告信息包括發(fā)現(xiàn)所述目標(biāo)賬號被多人使用刷單的信息;
第二項(xiàng):向所述目標(biāo)賬號提供懲罰值;
第三項(xiàng):關(guān)閉所述目標(biāo)賬號;
第四項(xiàng):禁止通過來自所述目標(biāo)賬號的用車請求。
10.一種異常賬號識別裝置,包括:
特征提取模塊,用于根據(jù)設(shè)定的特征向量,獲取目標(biāo)賬號對于所述特征向量的向量值,其中,所述特征向量反映同一賬號的行駛路線的位置分布特征;
異常識別模塊,用于根據(jù)所述向量值和預(yù)設(shè)的異常識別模型,判斷所述目標(biāo)賬號是否屬于異常賬號,其中,所述異常識別模型反映所述特征向量與是否屬于異常賬號的識別結(jié)果間的映射關(guān)系;以及,
異常處理模塊,用于在所述目標(biāo)賬號屬于異常賬號的情況下,進(jìn)行設(shè)定的異常處理。
11.一種電子設(shè)備,包括權(quán)利要求10所述的異常賬號識別裝置;或者,
所述電子設(shè)備包括存儲器和處理器,所述存儲器用于存儲可執(zhí)行的計(jì)算機(jī)程序;處理器,用于根據(jù)所述計(jì)算機(jī)程序的控制運(yùn)行所述電子設(shè)備,以執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1至9中任一項(xiàng)所述的方法。
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