[發(fā)明專利]一種識別具有刷票行為主播的方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202111243528.8 | 申請日： | 2021-10-25 |
| 公開（公告）號： | CN114187010A | 公開（公告）日： | 2022-03-15 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 王璐 | 申請（專利權(quán)）人： | 武漢斗魚網(wǎng)絡(luò)科技有限公司 |
| 主分類號： | G06Q30/00 | 分類號： | G06Q30/00;H04N21/475 |
| 代理公司： | 北京眾達(dá)德權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11570 | 代理人： | 姚萱萱 |
| 地址： | 430000 湖北省武漢市東湖開*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 識別 具有 行為 方法 裝置 介質(zhì) 設(shè)備 | ||
1.一種識別具有刷票行為主播的方法，其特征在于，所述方法包括：
根據(jù)目標(biāo)主播的投票賬號特征信息確定投票賬號特征樹；所述投票賬號特征信息包括：設(shè)備屬性信息、設(shè)備IP信息及投票用戶屬性信息；
獲取所述投票賬號特征樹的各非葉子節(jié)點(diǎn)及每個所述非葉子節(jié)點(diǎn)的投票賬號特征子集；所述非葉子節(jié)點(diǎn)包括：設(shè)備屬性信息、設(shè)備IP信息或投票用戶屬性信息；
針對目標(biāo)非葉子節(jié)點(diǎn)，基于所述投票賬號特征子集，確定所述目標(biāo)非葉子節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的刷票嫌疑分值；所述目標(biāo)非葉子節(jié)點(diǎn)為各所述非葉子節(jié)點(diǎn)中的任一節(jié)點(diǎn)；
基于所述刷票嫌疑分值對所述目標(biāo)主播進(jìn)行識別。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)針對目標(biāo)主播的投票賬號特征信息確定投票賬號特征樹，包括：
生成所述投票賬號特征樹的root節(jié)點(diǎn)；
獲取所述設(shè)備屬性信息包含的第一特征信息、所述第一特征信息對應(yīng)的第一特征取值、所述設(shè)備IP信息包含的第二特征信息、所述第二特征信息對應(yīng)的第二特征取值、所述投票用戶屬性信息包含的第三特征信息及所述第三特征信息對應(yīng)的第三特征取值；
遍歷所述第一特征取值、所述第二特征取值及所述第三特征取值，根據(jù)所述第一特征取值、所述第二特征取值及所述第三特征取值形成不同層級的特征取值集合，根據(jù)不同層級的特征取值集合確定所述投票賬號特征樹的對應(yīng)層節(jié)點(diǎn)；其中，
所述投票賬號特征樹的當(dāng)前層節(jié)點(diǎn)包含的特征取值數(shù)量大于當(dāng)前層節(jié)點(diǎn)上一層節(jié)點(diǎn)包含的特征取值數(shù)量。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，獲取所述投票賬號特征樹的各非葉子節(jié)點(diǎn)及每個所述非葉子節(jié)點(diǎn)的投票賬號特征子集，包括：
將所述投票賬號特征數(shù)的第一層節(jié)點(diǎn)作為非葉子節(jié)點(diǎn)；
將除所述第一層節(jié)點(diǎn)之外的節(jié)點(diǎn)作為所述每個所述非葉子節(jié)點(diǎn)的投票賬號特征子集。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于投票賬號特征子集，確定所述目標(biāo)非葉子節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的刷票嫌疑分值，包括：
根據(jù)公式確定所述目標(biāo)非葉子節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的刷票嫌疑分值ps(x)；其中，
所述x為目標(biāo)非葉子節(jié)點(diǎn)，所述yi為所述投票賬號特征子集，所述i為所述投票賬號特征子集的序號，所述n為所述投票賬號特征子集的總數(shù)量，所述v(yi)為所述投票賬號特征子集的實(shí)際數(shù)量，所述f(yi)為所述投票賬號特征子集的預(yù)測數(shù)量，所述a(yi)為所述投票賬號特征子集的推斷數(shù)量。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，若所述投票賬號特征子集為目標(biāo)非葉子節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的子集時，所述方法還包括：
根據(jù)公式確定所述投票賬號特征子集的推斷數(shù)量a(yi)；其中，
所述f(yi)為所述投票賬號特征子集的預(yù)測數(shù)量，所述yi為所述投票賬號特征子集，所述i為所述投票賬號特征子集的序號，所述f(x)為所述非葉子節(jié)點(diǎn)的預(yù)測數(shù)量，所述v(x)為所述非葉子節(jié)點(diǎn)的實(shí)際數(shù)量，所述x為目標(biāo)非葉子節(jié)點(diǎn)。
6.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，若所述投票賬號特征子集不屬于目標(biāo)非葉子節(jié)點(diǎn)的子集時，所述方法還包括：
根據(jù)公式a(yi)＝f(yi)確定所述投票賬號特征子集的推斷數(shù)量a(yi)；其中，所述f(yi)為所述投票賬號特征子集的預(yù)測數(shù)量，所述yi為所述投票賬號特征子集，所述i為所述投票賬號特征子集的序號。
7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述刷票嫌疑分值對所述目標(biāo)主播進(jìn)行識別，包括：
獲取所有目標(biāo)非葉子節(jié)點(diǎn)的刷票嫌疑分值；
若確定存在任一刷票嫌疑分值大于檢測閾值，則確定所述目標(biāo)主播為具有刷票行為的主播。
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