[發明專利]羊毛黨流量識別方法及裝置

在審

• 申請號: 202010621836.9
• 申請日: 2020-07-01
• 公開（公告）號: CN111782735A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 徐龍翔;歐陽辰
• 申請（專利權）人: 北京深演智能科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06F16/2455;G06F16/2458;G06N20/00
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 董文倩

1.一種羊毛黨流量識別方法，其特征在于，包括：

根據識別模型確定待識別流量能夠命中的風險標簽，其中，所述識別模型為規則模型，根據待識別流量的歷史用戶行為特征，得到該流量的風險標簽；

根據待識別流量命中的所述風險標簽以及判定模型，確定所述流量的羊毛系數，其中，所述判定模型為機器學習模型，判定模型由多組訓練數據訓練得到，每組訓練數據包括流量命中的風險標簽，以及所述流量的羊毛黨系數；在所述羊毛黨系數超過第一預設風險閾值的情況下，確定所述待識別流量為羊毛黨的流量。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據待識別流量命中的所述風險標簽以及判定模型，確定所述流量的羊毛黨系數之前，包括：

將命中的風險標簽的數量超過預設數量閾值的流量，作為正樣本；將命中的風險標簽的數量未超過預設數量閾值的流量，作為負樣本；

根據所述正樣本和所述負樣本對所述判定模型進行訓練。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據待識別流量命中的所述風險標簽以及判定模型，確定所述流量的羊毛黨系數包括：

通過邏輯回歸算法，確定所述流量能夠命中的風險標簽的權重；

將所述待識別流量命中的標簽及其對應的權重，輸入所述判定模型，由所述判定模型輸出所述待識別流量對應的羊毛黨系數。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，還包括：

在所述羊毛黨系數在所述第一預設風險閾值和第二預設風險閾值之間的情況下，確定所述待識別流量為疑似羊毛黨的流量，其中，所述第一預設風險閾值大于所述第二預設風險閾值；

在所述羊毛黨系數不超過所述第二預設風險閾值的情況下，確定所述待識別流量為正常流量。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述風險標簽包括下列至少之一：IP地址異常，GPS異常，用戶信息異常，設備異常。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述用戶信息異常包括用戶為抱團用戶，其中，多個所述抱團用戶的賬號綁定同一手機號，且多個所述抱團用戶的IP地址的重合度超過預設重合度閾值。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，根據識別模型確定待識別流量能夠命中的風險標簽包括：

根據羊毛黨的流量構建灰名單庫；

通過識別模型統計所述灰名單庫中的羊毛黨流量的參數的共同點；

將所述共同點作為所述風險標簽。

8.一種羊毛黨流量識別裝置，其特征在于，包括：

識別模塊，用于根據識別模型確定待識別流量命中的風險標簽，其中，所述識別模型為用于構建風險標簽規則的規則模型，根據待識別流量的歷史用戶行為特征，得到該流量的風險標簽；

判定模塊，用于根據待識別流量命中的所述風險標簽以及判定模型，計算所述流量的羊毛系數，其中，所述判定模型為機器學習模型，判定模型由多組訓練數據訓練得到，每組訓練數據包括流量以及流量命中的風險標簽，根據風險標簽的權重和待識別流量命中的風險標簽，計算流量的羊毛系數；在所述羊毛黨系數超過第一預設風險閾值的情況下，確定所述待識別流量為羊毛黨的流量。

9.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質包括存儲的程序，其中，在所述程序運行時控制所述存儲介質所在設備執行權利要求1至7中任意一項所述的羊毛黨流量識別方法。

10.一種處理器，其特征在于，所述處理器用于運行程序，其中，所述程序運行時執行權利要求1至7中任意一項所述的羊毛黨流量識別方法。