[發明專利]帳號類型的確定方法和裝置及電子設備

有效

• 申請號: 202110189551.7
• 申請日: 2021-02-19
• 公開（公告）號: CN113011886B
• 公開（公告）日: 2023-07-14
• 發明（設計）人: 李成
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q20/40
• 分類號: G06Q20/40;G06Q20/08
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 趙靜

本發明公開了一種帳號類型的確定方法和裝置及電子設備。其中，該方法包括：通過獲取第一時間段內目標帳號產生的行為特征序列，其中，行為特征序列包括目標帳號的交易行為特征和操作行為特征；在預先確定的多個聚類簇中的每個聚類簇中確定目標樣本行為特征組合的數量；根據目標樣本行為特征組合的數量，確定目標帳號的帳號類型，預先根據樣本異常帳號的樣本行為特征序列，確定出多個聚類簇，進一步的，獲取目標帳號的行為特征序列擊中多個聚類簇中的每個聚類簇的次數，通過閾值來對目標帳號進行甄別，進而解決了現有技術，根據目標帳號的行為信息確定目標帳號類型準確性較低的技術問題。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，具體而言，涉及一種帳號類型的確定方法和裝置及電子設備。

背景技術

在線上支付的生態中，在治理賭博和詐騙的行為需要構建大量的特征，在進行黑產帳號打擊的時候，要利用構建的特征來提高打擊精度和廣度。目前，可以收集到海量用戶的埋點數據，這些數據信息量豐富，但是卻很少有效地利用起來：1，利用率低：埋點數據量大并且非常雜亂，通常都只是某個特定場景下，會統計某些特定埋點數據。2，數據太“原始”：通常埋點都是某一次支付的發生、某個頁面曝光、某個點擊事件等等，這些事件維度“低”，單用這些埋點不能表達某些“高維”的事件，比如“收紅包-改昵稱-拉黑對方”。

現有技術中，對海量用戶的埋點數據的使用率較低，根據黑產帳號的行為序列不能提取更有效信息，進一步的，不能根據帳號的行為特征準確的確定帳號類型。

針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種帳號類型的確定方法和裝置及電子設備，以至少解決現有技術，根據目標帳號的行為信息確定目標帳號類型準確性較低的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種帳號類型的確定方法，包括：獲取第一時間段內目標帳號產生的行為特征序列，其中，所述行為特征序列包括按行為發生時間的順序排列的一組行為特征，所述一組行為特征包括所述目標帳號的交易行為特征和操作行為特征；在預先確定的多個聚類簇中的每個聚類簇中確定目標樣本行為特征組合的數量，其中，所述目標樣本行為特征組合出現在所述行為特征序列中，所述每個聚類簇是以樣本異常帳號產生的一個樣本行為特征組合為種子行為特征組合，對所述樣本異常帳號產生的一組樣本行為特征組合進行聚類，得到的聚類簇，每個所述樣本行為特征組合包括所述樣本異常帳號產生的樣本行為特征序列中相鄰的多個樣本行為特征，所述樣本行為特征序列包括按行為發生時間的順序排列的一組樣本行為特征，所述一組樣本行為特征包括所述樣本異常帳號的樣本交易行為特征和樣本操作行為特征；根據所述目標樣本行為特征組合的數量，確定所述目標帳號的帳號類型，其中，所述帳號類型用于表示所述目標帳號是否屬于異常帳號。

根據本發明實施例的另一方面，還提供了一種帳號類型的確定裝置，包括：第一獲取單元，用于獲取第一時間段內目標帳號產生的行為特征序列，其中，所述行為特征序列包括按行為發生時間的順序排列的一組行為特征，所述一組行為特征包括所述目標帳號的交易行為特征和操作行為特征；第一確定單元，用于在預先確定的多個聚類簇中的每個聚類簇中確定目標樣本行為特征組合的數量，其中，所述目標樣本行為特征組合出現在所述行為特征序列中，所述每個聚類簇是以樣本異常帳號產生的一個樣本行為特征組合為種子行為特征組合，對所述樣本異常帳號產生的一組樣本行為特征組合進行聚類，得到的聚類簇，每個所述樣本行為特征組合包括所述樣本異常帳號產生的樣本行為特征序列中相鄰的多個樣本行為特征，所述樣本行為特征序列包括按行為發生時間的順序排列的一組樣本行為特征，所述一組樣本行為特征包括所述樣本異常帳號的樣本交易行為特征和樣本操作行為特征；第二確定單元，用于根據所述目標樣本行為特征組合的數量，確定所述目標帳號的帳號類型，其中，所述帳號類型用于表示所述目標帳號是否屬于異常帳號。

根據本發明實施例的又一方面，還提供了一種計算機可讀的存儲介質，該計算機可讀的存儲介質中存儲有計算機程序，其中，該計算機程序被設置為運行時執行上述帳號類型的確定方法。