[發(fā)明專利]一種識別目標IP的方法及系統(tǒng)、存儲介質(zhì)、設備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010533071.3
• 申請日: 2020-06-12
• 公開（公告）號: CN113810335B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發(fā)明（設計）人: 王璐
• 申請（專利權）人: 武漢斗魚魚樂網(wǎng)絡科技有限公司
• 主分類號: H04L9/40
• 分類號: H04L9/40
• 代理公司: 北京眾達德權知識產(chǎn)權代理有限公司 11570
• 代理人: 孫朝銳

1.一種識別目標IP的方法，用于網(wǎng)絡直播平臺，其特征在于，所述方法包括：

基于所述網(wǎng)絡直播平臺的登陸事件日志，獲得前一時間窗口內(nèi)登陸的m個IP以及每個IP的n個特征值構成的特征矩陣；其中，m和n為正整數(shù)，所述前一時間窗口為0.5～1h；

基于所述特征矩陣，獲得矩陣特征值和特征向量；

獲取當前時間窗口中登陸的當前IP的n個特征值，所述當前時間窗口緊鄰所述前一時間窗口，所述當前時間窗口為0.5～1h；

基于所述當前IP的n個特征值、所述矩陣特征值和所述特征向量，獲得表征所述當前IP的特征與所述特征矩陣中特征的偏離程度的第一目標參量值；

判斷所述第一目標參量值是否大于第一目標參量閾值；

若所述第一目標參量值大于所述第一目標參量閾值，將所述當前IP識別為目標IP；

獲取所述目標IP的每個登陸事件的登陸信息，所述登陸信息包括登陸時間戳T、登陸昵稱N和登陸是否成功S；

基于歷史登陸事件，獲得登陸時間戳的特征權重β_T、登陸昵稱的特征權重β_N和登陸是否成功的特征權重β_S；

基于特征權重β_T、特征權重β_N、特征權重β_S以及每個登陸事件的所述登陸信息，獲得表征兩個登陸事件之間相似度的第二目標參量值；

基于所述第二目標參量值和第二目標參量閾值，獲得目標登陸事件；

所述基于權重β_T、權重β_N、權重β_S以及每個登陸事件的所述登陸信息，獲得表征兩個登陸事件之間相似度的第二目標參量值，具體包括：

利用如下公式獲得所述第二目標參量值：

sim(E_i,E_j)＝1-dist(E_i,E_j)；

其中：

sim(E_i,E_j)是登錄事件i與j的第二目標參量值；dist(E_i,E_j)是登錄事件i與j之間的距離；T_i和T_j是登錄事件i和j的登陸時間戳；N_i和N_j是登錄事件i和j的登錄昵稱的字符串；I(S_i＝S_j)表示登錄事件i和j的登錄是否成功特征是否一致性的取值，若一致則取值1，不一致則取值0。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于歷史登陸事件，獲得登陸時間戳特征的權重β_T、登陸昵稱特征的權重β_N和登陸是否成功特征的權重β_S，具體包括：

從若干的目標IP中獲取若干第一登陸事件對，所述第一登陸事件對中兩個登陸事件屬于同一目標IP；

從不屬于目標IP下的登陸事件中隨機抽取若干第二登陸事件對，所述第二登陸事件對中兩個登陸事件不屬于同一IP；

分別獲得所述若干第一登陸事件對的每種登陸信息的第一平均距離和所述若干第二登陸事件對的每種登陸信息的第二平均距離；

基于所述第一平均距離和所述第二平均距離，獲得登陸時間戳的特征權重β_T、登陸昵稱的特征權重β_N和登陸是否成功的特征權重β_S。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征矩陣，獲得矩陣特征值和特征向量，具體包括：

將所述特征矩陣的每一列進行零均值化，獲得均值化特征矩陣；

基于所述均值化特征矩陣，按照如下公式獲得協(xié)方差矩陣：

C是協(xié)方差矩陣，X是均值化特征矩陣，X^T是均值化特征矩陣的轉置；

基于所述協(xié)方差矩陣，獲得所述矩陣特征值λ₁,λ₂,...,λ_k和特征向量e₁,e₂,...,e_k，其中k表示貢獻最大的特征值數(shù)量。