[發(fā)明專利]一種風(fēng)險(xiǎn)行為識(shí)別方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010952612.6
• 申請(qǐng)日: 2020-09-11
• 公開（公告）號(hào): CN112245930A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 韓笑;呂靜;紀(jì)卉蕓;曹彩鵬;周游;劉培鍇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 杭州浮云網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號(hào): A63F13/75
• 分類號(hào): A63F13/75;G06Q30/02
• 代理公司: 杭州華進(jìn)聯(lián)浙知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33250
• 代理人: 金無(wú)量

本申請(qǐng)涉及一種風(fēng)險(xiǎn)行為識(shí)別方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備，其中，該風(fēng)險(xiǎn)行為識(shí)別方法包括：通過(guò)在用戶的特征集中提取具有預(yù)設(shè)數(shù)值項(xiàng)特征的多組特征組合，對(duì)于每組所述特征組合，將特征匹配的用戶劃分到相同的用戶群體，得到多個(gè)所述用戶群體，其中，每個(gè)所述用戶群體對(duì)應(yīng)于一組所述特征組合，所述特征組合至少包括用戶基本信息，將用戶所屬的多個(gè)用戶群體中最大用戶群體的成員數(shù)作為該用戶的第一相似度值，至少根據(jù)所述第一相似度值判斷所述用戶是否為風(fēng)險(xiǎn)行為用戶，解決了相關(guān)技術(shù)通過(guò)人工識(shí)別危險(xiǎn)行為用戶或者機(jī)器規(guī)則識(shí)別危險(xiǎn)行為用戶，均存在識(shí)別率低的問題，提高了危險(xiǎn)行為用戶的識(shí)別率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及行為識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種風(fēng)險(xiǎn)行為識(shí)別方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著網(wǎng)絡(luò)游戲受到越來(lái)越多人的喜愛，游戲中的“薅羊毛”團(tuán)伙也越來(lái)越多，以及偽裝性越來(lái)越高，該類團(tuán)伙一般利用腳本操縱大量游戲賬號(hào)，獲取游戲中難度較低的游戲幣獎(jiǎng)勵(lì)或者實(shí)物獎(jiǎng)勵(lì)等，此類行為嚴(yán)重侵害了游戲資源，破壞了正常玩家的游戲體驗(yàn)，不利于游戲行業(yè)的健康發(fā)展。

在相關(guān)技術(shù)中，一種采用人工識(shí)別、統(tǒng)計(jì)的方式，也就是通過(guò)日常運(yùn)營(yíng)指標(biāo)監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)某個(gè)游戲活動(dòng)的獎(jiǎng)勵(lì)領(lǐng)取異常增高，而后通過(guò)對(duì)領(lǐng)取獎(jiǎng)勵(lì)的賬號(hào)信息進(jìn)行提取，包括注冊(cè)信息、行為信息，歸納出區(qū)別于正常賬號(hào)的異常賬號(hào)特征，隨后把這批異常的賬號(hào)歸類為“違規(guī)用戶”，加入到黑名單中，使其不能再次領(lǐng)取游戲獎(jiǎng)勵(lì)，該方式極度依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，一旦個(gè)人經(jīng)驗(yàn)不足的情況下，則存在薅羊毛用戶識(shí)別率低的情況；另一種采用機(jī)器對(duì)抗方式，通過(guò)前期人工識(shí)別的方式總結(jié)出薅羊毛用戶的特征，如該類用戶偏好在同一IP、同一設(shè)備下大量登錄、領(lǐng)取獎(jiǎng)勵(lì)，且游戲時(shí)長(zhǎng)較短，隨后根據(jù)以上規(guī)律設(shè)置閾值，如單日同一IP下登錄超過(guò)500個(gè)賬號(hào)，則判定該IP為違規(guī)IP，以后該IP登錄的賬號(hào)則不能再次領(lǐng)取游戲獎(jiǎng)勵(lì)，這種方式中的規(guī)則易被薅羊毛用戶察覺，從而修改腳本的參數(shù)或修改自身信息，如偽裝為不同IP、改變登錄時(shí)間間隔等繞過(guò)規(guī)則，使原規(guī)則效果較差甚至失效，進(jìn)而存在識(shí)別準(zhǔn)確低的情況。

目前針對(duì)相關(guān)技術(shù)中，通過(guò)人工識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)行為用戶或者機(jī)器規(guī)則識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)行為用戶，均存在識(shí)別率低的問題，未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種風(fēng)險(xiǎn)行為識(shí)別方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備，以至少解決相關(guān)技術(shù)通過(guò)人工識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)行為用戶或者機(jī)器規(guī)則識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)行為用戶，均存在識(shí)別率低的問題。

第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種風(fēng)險(xiǎn)行為識(shí)別方法，所述方法包括：

在用戶的特征集中提取具有預(yù)設(shè)數(shù)值項(xiàng)特征的多組特征組合，對(duì)于每組所述特征組合，將特征匹配的用戶劃分到相同的用戶群體，得到多個(gè)所述用戶群體，其中，每個(gè)所述用戶群體對(duì)應(yīng)于一組所述特征組合，所述特征組合至少包括用戶基本信息，將用戶所屬的多個(gè)用戶群體中最大用戶群體的成員數(shù)作為該用戶的第一相似度值；

至少根據(jù)所述第一相似度值判斷所述用戶是否為風(fēng)險(xiǎn)行為用戶。

在其中一些實(shí)施例中，至少根據(jù)所述第一相似度值判斷所述用戶是否為風(fēng)險(xiǎn)行為用戶之后，所述方法還包括：

獲取預(yù)設(shè)的多組判斷規(guī)則，其中，多組判斷規(guī)則具有優(yōu)先判斷等級(jí)；

根據(jù)各組判斷規(guī)則，獲取所述風(fēng)險(xiǎn)行為用戶與各組判斷規(guī)則相對(duì)應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)；

按照各組判斷規(guī)則的優(yōu)先判斷等級(jí)，將相對(duì)應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)與判斷規(guī)則中的預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配的結(jié)果判斷所述風(fēng)險(xiǎn)行為用戶的風(fēng)險(xiǎn)行為等級(jí)。

在其中一些實(shí)施例中，所述方法還包括：

獲取預(yù)設(shè)的第一價(jià)值組合，其中，所述第一價(jià)值組合包括具有相應(yīng)權(quán)重的各項(xiàng)指標(biāo)，且所述第一價(jià)值組合至少包括：第一單位時(shí)間內(nèi)的用戶充值項(xiàng)指標(biāo)、第一單位時(shí)間內(nèi)的用戶代幣變化項(xiàng)指標(biāo)；