[發明專利]基于相似度權重更新的團伙識別方法、裝置及電子設備

有效

• 申請號: 202010724429.0
• 申請日: 2020-07-24
• 公開（公告）號: CN111598713B
• 公開（公告）日: 2021-12-14
• 發明（設計）人: 宋孟楠;蘇綏綏
• 申請（專利權）人: 北京淇瑀信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q50/00
• 分類號: G06Q50/00;G06F16/906
• 代理公司: 北京清誠知識產權代理有限公司 11691
• 代理人: 喬東峰

1.一種基于相似度權重更新的團伙識別方法，其特征在于，所述方法包括：

根據黑種子用戶社交關系網獲取黑種子用戶子關系圖；

根據用戶觀測維度Si之間的關系生成n階相似度矩陣Di；其中，n為所述黑種子用戶子關系圖中包含的用戶數量，i為觀測維度的編號，所述n階相似度矩陣Di為觀測維度Si對應的相似度矩陣；所述觀測維度包括：用戶ID號歸屬地、用戶使用設備的操作系統、用戶所在位置的經度緯度中的至少一種；

根據所述相似度矩陣Di得到最終相似度矩陣D；其中，通過如下公式得到最終相似度矩陣D：

D＝PiDi+T；

其中，Pi為隨機值，T為預設矩陣；

根據所述最終相似度矩陣D確定共有邊的數量；其中，所述共有邊是指黑種子用戶子關系圖中被聚到一類的兩個用戶之間相同觀測維度形成的邊；

根據所述共有邊的數量更新Si權重，直至目標函數滿足條件；

根據更新后的觀測維度Si的權重確定所述黑種子用戶子關系圖中用戶的相似度；

根據用戶相似度確定風險團伙；

所述根據所述共有邊數量更新Si權重具體為：

對于聚到一個類中的用戶，根據每個觀測維度貢獻的共有邊占總體共有邊的比重來更新Si權重。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據更新后的觀測維度Si的權重確定所述黑種子用戶子關系圖中用戶的相似度包括：

確定所述黑種子用戶子關系圖中用戶觀測維度值ri；

根據所述用戶觀測維度值ri和對應更新后的觀測維度Si的權重確定所述黑種子用戶子關系圖中用戶的相似度。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據黑種子用戶社交關系網獲取黑種子用戶子關系圖包括：

根據用戶歷史數據確定黑種子用戶；

根據團伙規模對所述黑種子用戶的聯系人進行擴散，得到擴散關系圖；

對所述擴散關系圖進行切分，得到黑種子用戶子關系圖。

4.一種基于相似度權重更新的團伙識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于根據黑種子用戶社交關系網獲取黑種子用戶子關系圖；

更新模塊，用于根據所述黑種子用戶子關系圖中觀測維度Si之間的關系更新所述觀測維度Si的權重；所述觀測維度包括：用戶ID號歸屬地、用戶使用設備的操作系統、用戶所在位置的經度緯度中的至少一種；

第一確定模塊，用于根據更新后的觀測維度Si的權重確定所述黑種子用戶子關系圖中用戶的相似度；

第二確定模塊，用于根據用戶相似度確定風險團伙；

所述更新模塊包括：

生成模塊，用于根據用戶觀測維度Si之間的關系生成n階相似度矩陣Di；其中，n為所述黑種子用戶子關系圖中包含的用戶數量，i為觀測維度的編號，所述n階相似度矩陣Di為觀測維度Si對應的相似度矩陣；

聚類模塊，用于根據所述相似度矩陣Di得到最終相似度矩陣D；其中，通過如下公式得到最終相似度矩陣D：

D＝PiDi+T；

其中，Pi為隨機值，T為預設矩陣；

子確定模塊，用于根據所述最終相似度矩陣D確定共有邊的數量；其中，所述共有邊是指黑種子用戶子關系圖中被聚到一類的兩個用戶之間相同觀測維度形成的邊；

子更新模塊，用于根據所述共有邊數量更新Si權重，直至目標函數滿足條件；所述根據所述共有邊數量更新Si權重具體為：對于聚到一個類中的用戶，根據每個觀測維度貢獻的共有邊占總體共有邊的比重來更新Si權重。

5.一種電子設備，包括：

處理器；以及

存儲計算機可執行指令的存儲器，所述計算機可執行指令在被執行時使所述處理器執行根據權利要求1-3中任一項所述的方法。

6.一種計算機可讀存儲介質，其中，所述計算機可讀存儲介質存儲一個或多個程序，當所述一個或多個程序被處理器執行時，實現權利要求1-3中任一項所述的方法。