[發明專利]一種風險用戶識別的方法及系統、存儲介質、設備

有效

• 申請號: 202010577011.1
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111476510B
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 王璐
• 申請（專利權）人: 武漢斗魚魚樂網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q30/00;G06Q30/06;H04N21/2187
• 代理公司: 北京眾達德權知識產權代理有限公司 11570
• 代理人: 孫朝銳

本發明公開了一種風險用戶識別的方法，首先獲得所述歷史活動中的歷史風險用戶樣本集以及所述歷史風險用戶樣本集中每個用戶的多個特征；然后通過風險攔截，獲得參與所述網絡直播平臺當前活動中的待定風險用戶所構成的待定風險用戶樣本集；對所述歷史風險用戶樣本集的用戶和所述待定風險用戶樣本集中的用戶迭代更新權重，并基于所述歷史風險用戶樣本集中每個用戶的多個特征，獲得用戶每輪迭代預測標簽為風險的概率和用戶每輪迭代的權重調節系數；基于所述用戶每輪迭代預測標簽為風險的概率和所述用戶每輪迭代的權重調節系數，從參與所述網絡直播平臺當前活動的用戶中識別出風險用戶。該方法對新活動中的風險用戶的識別準確率更高。

技術領域

本發明涉及網絡直播技術領域，尤其涉及一種風險用戶識別的方法及系統、存儲介質、設備。

背景技術

在網絡直播平臺上，為了提高用戶活躍度，經常會有很多互動活動。而一些非正常的風險用戶則通過作弊行為參與這些活動，造成直播網絡堵塞的問題，對平臺的直播生態環境造成了極大的影響，同時還會損害其他正常賬號的相關利益。對于風控系統，希望能夠在活動開始之后能夠有效防范這些風險用戶的作弊行為，因此，需要一個行之有效的方法能夠在事中就對這類行為進行識別。

現有技術中，通常根據歷史活動事后識別的“黑名單”來識別新活動中可能出現的風險用戶，但其對新活動中的風險用戶識別準確率低。

發明內容

鑒于上述問題，提出了本發明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的風險用戶識別的方法及系統、存儲介質、設備。

一方面，本申請通過本申請的一實施例提供如下技術方案：

一種風險用戶識別的方法，用于網絡直播平臺，所述方法包括：

根據所述網絡直播平臺的歷史活動數據，獲得所述歷史活動中的歷史風險用戶樣本集以及所述歷史風險用戶樣本集中每個用戶的多個特征；

通過風險攔截，獲得參與所述網絡直播平臺當前活動中的待定風險用戶所構成的待定風險用戶樣本集；

對所述歷史風險用戶樣本集的用戶和所述待定風險用戶樣本集中的用戶迭代更新權重，并基于所述歷史風險用戶樣本集中每個用戶的多個特征，獲得用戶每輪迭代預測標簽為風險的概率和用戶每輪迭代的權重調節系數；

基于所述用戶每輪迭代預測標簽為風險的概率和所述用戶每輪迭代的權重調節系數，從參與所述網絡直播平臺當前活動的用戶中識別出風險用戶。

可選的，在基于所述用戶每輪迭代預測標簽為風險的概率和所述用戶每輪迭代的權重調節系數，從參與所述網絡直播平臺當前活動的用戶中識別出風險用戶之后，所述方法還包括：

對所述風險用戶進行屏蔽。

可選的，所述通過風險攔截，獲得參與所述網絡直播平臺當前活動中的待定風險用戶所構成的待定風險用戶樣本集，具體包括：

判斷用戶在第二預設時間段內參與所述網絡直播平臺當前活動的頻次是否大于預設頻次；

將在第二預設時間段內參與所述網絡直播平臺當前活動的頻次大于預設頻次的用戶識別為待定風險用戶，獲得待定風險用戶樣本集P。

可選的，所述對所述歷史風險用戶樣本集的用戶和所述待定風險用戶樣本集中的用戶迭代更新權重，獲得用戶每輪迭代預測標簽為風險的概率和用戶每輪迭代的權重調節系數，具體包括：

對所述歷史風險用戶樣本集S的用戶權重和所述待定風險用戶樣本集P的用戶權重進行初始化；