[發(fā)明專利]一種用戶檢測方法及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010154945.4 | 申請日： | 2020-03-06 |
| 公開（公告）號： | CN111400677A | 公開（公告）日： | 2020-07-10 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 羅曉天 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京奇藝世紀(jì)科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F21/31 | 分類號： | G06F21/31;G06K9/62;G06F17/16 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 孟維娜;高鶯然 |
| 地址： | 100080 北京市海淀區(qū)*** | 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： | 一種 用戶 檢測 方法 裝置 | ||
本發(fā)明實施例提供了一種用戶檢測方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，其中，上述方法包括：獲得已注冊用戶中待檢測用戶的特征；確定與上述待檢測用戶存在邀請關(guān)系的已注冊用戶，作為邀請用戶；根據(jù)上述邀請用戶的特征和上述待檢測用戶的特征，檢測上述待檢測用戶是否為非正常用戶。應(yīng)用本發(fā)明實施例提供的方案檢測用戶是否為非正常用戶，可以提高用戶檢測的準(zhǔn)確度。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種用戶檢測方法及裝置。
背景技術(shù)
各種應(yīng)用軟件為增大用戶量，通常會為已注冊用戶贈送禮物，以使得已注冊用戶邀請新用戶進(jìn)行用戶注冊，進(jìn)而使用上述應(yīng)用軟件。這種情況下，一些已注冊用戶為了獲得上述應(yīng)用軟件贈送的禮物，可能會邀請一些并非會真正使用上述應(yīng)用軟件的用戶，這樣導(dǎo)致應(yīng)用軟件雖然贈送出了禮物，但是實際并未收到用戶量增加的回報。可以將邀請并非會真正使用應(yīng)用軟件的用戶的已注冊用戶稱為非正常用戶。
為減少應(yīng)用軟件在贈送禮物方面的損失，需要對上述非正常用戶進(jìn)行檢測。當(dāng)前對非正常用戶進(jìn)行檢測時，一般通過用戶特征判斷用戶是否為非正常用戶。例如，可以將預(yù)設(shè)時長內(nèi)邀請新用戶的數(shù)量作為一種用戶特征，在此基礎(chǔ)上，可以認(rèn)為預(yù)設(shè)時長內(nèi)邀請新用戶的數(shù)量超過一定數(shù)量的用戶為非正常用戶。但正常用戶也可能在一段時間內(nèi)集中邀請新用戶。因此，使用上述方法可能會將部分正常用戶檢測為非正常用戶，導(dǎo)致檢測非正常用戶的準(zhǔn)確度較低。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實施例的目的在于提供一種用戶檢測方法及裝置，以提高檢測非正常用戶的準(zhǔn)確度。具體技術(shù)方案如下：
第一方面，本發(fā)明實施例中提供了一種用戶檢測方法，所述方法包括：
獲得已注冊用戶中待檢測用戶的特征；
確定與所述待檢測用戶存在邀請關(guān)系的已注冊用戶，作為邀請用戶；
根據(jù)所述邀請用戶的特征和所述待檢測用戶的特征，檢測所述待檢測用戶是否為非正常用戶。
本發(fā)明的一個實施例中，所述根據(jù)所述邀請用戶的特征和所述待檢測用戶的特征，檢測所述待檢測用戶是否為非正常用戶，包括：
獲得根據(jù)邀請用戶的特征預(yù)測得到的表示所述邀請用戶為非正常用戶的第一概率；
根據(jù)所述待檢測用戶的特征預(yù)測所述待檢測用戶為非正常用戶的第二概率，根據(jù)所獲得的第一概率調(diào)整所述第二概率，并根據(jù)調(diào)整后的第二概率檢測所述待檢測用戶是否為非正常用戶。
本發(fā)明的一個實施例中，所述根據(jù)所獲得的第一概率調(diào)整所述第二概率，包括：
針對每一第一概率，若所述第二概率高于所述第一概率，則降低所述第二概率，若所述第二概率低于所述第一概率，則提高所述第二概率。
本發(fā)明的一個實施例中，所述根據(jù)所述邀請用戶的特征和所述待檢測用戶的特征，檢測所述待檢測用戶是否為非正常用戶，包括：
獲得邀請無向圖，其中，所述邀請無向圖中包括與每一已注冊用戶分別一一對應(yīng)的節(jié)點，具有邀請關(guān)系的已注冊用戶對應(yīng)的節(jié)點之間具有無向連接關(guān)系；
將所述待預(yù)測用戶的特征更新至包括每一已注冊用戶的特征的特征集合；
將所述邀請無向圖和所述特征集合輸入用戶檢測圖卷積模型，以所述特征集合中各個已注冊用戶的特征為所述邀請無向圖中每一已注冊用戶所對應(yīng)節(jié)點的節(jié)點值，通過所述用戶檢測圖卷積模型對所述邀請無向圖進(jìn)行圖卷積運算，檢測所述待檢測用戶是否為非正常用戶。
本發(fā)明的一個實施例中，在所述將所述邀請無向圖和所述特征集合輸入用戶檢測圖卷積模型，以所述特征集合中各個已注冊用戶的特征為所述邀請無向圖中每一已注冊用戶所對應(yīng)節(jié)點的節(jié)點值，通過所述用戶檢測圖卷積模型對所述邀請無向圖進(jìn)行圖卷積運算，檢測所述待檢測用戶是否為非正常用戶之前，還包括：
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