[發明專利]用戶異常行為檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210129561.6
• 申請日: 2022-02-11
• 公開（公告）號: CN114500075A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 王有元
• 申請（專利權）人: 中國電信股份有限公司
• 主分類號: H04L9/40
• 分類號: H04L9/40;G06K9/62
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 孫寶海;闞梓瑄

1.一種用戶異常行為檢測方法，其特征在于，包括：

獲取目標用戶的用戶行為鏈數據，所述用戶行為鏈數據包括多個按時序排列的所述目標用戶的用戶狀態和每一用戶狀態的滯留時長；

基于第一用戶狀態轉移至第二用戶狀態的轉移概率，得到轉移指數，所述轉移概率通過預訓練的馬爾科夫模型確定，所述第一用戶狀態和所述第二用戶狀態為所述用戶行為鏈數據中前后相鄰的兩個用戶狀態；

基于第一用戶狀態的滯留時長與第一用戶狀態的正常時長范圍，得到滯留指數，所述正常時長范圍通過拉依達準則確定；

將所述轉移指數和所述滯留指數結合，得到第二用戶狀態的異常指數；

將所述第二用戶狀態的異常指數和歷史用戶狀態的異常指數結合，得到用戶行為異常指數，所述歷史用戶狀態包括所述用戶行為鏈數據中所述第二用戶狀態之前的用戶狀態；

基于所述用戶行為異常指數，確定所述目標用戶的用戶行為是否存在異常。

2.根據權利要求1所述的用戶異常行為檢測方法，其特征在于，在基于第一用戶狀態轉移至第二用戶狀態的轉移概率，得到轉移指數之前，所述方法還包括：

采集正常用戶行為鏈數據，所述正常用戶行為鏈數據包括多個按時序排列的用戶狀態；

基于所述正常用戶行為鏈數據中的用戶狀態訓練馬爾科夫模型；

基于訓練后的馬爾科夫模型，得到所述目標用戶的用戶行為鏈數據中不同用戶狀態之間的轉移概率。

3.根據權利要求1所述的用戶異常行為檢測方法，其特征在于，在基于所述滯留時長與正常時長范圍的關系，得到狀態滯留指數之前，所述方法還包括：

采集正常用戶行為鏈數據，所述正常用戶行為鏈數據包括多個用戶狀態的滯留時長；

基于所述正常用戶行為鏈數據中每個用戶狀態的滯留時長，利用拉依達準則確定每個用戶狀態的正常時長范圍。

4.根據權利要求1所述的用戶異常行為檢測方法，其特征在于，所述將所述轉移指數和所述滯留指數結合，得到第二用戶狀態的異常指數，具體包括：

基于預設的加法模型或乘法模型，將所述轉移指數和所述滯留指數結合，得到第二用戶狀態的異常指數。

5.根據權利要求4所述的用戶異常行為檢測方法，其特征在于，當基于預設的加法模型結合時，將所述轉移指數和所述滯留指數相加，計算得到第二用戶狀態的異常指數；

當基于預設的乘法模型結合時，將所述轉移指數和所述滯留指數相乘，計算得到第二用戶狀態的異常指數。

6.根據權利要求1所述的用戶異常行為檢測方法，其特征在于，所述將所述第二用戶狀態的異常指數和歷史用戶狀態的異常指數結合，得到用戶行為異常指數，具體包括：

設定第二用戶狀態的異常指數和歷史用戶狀態的異常指數權重系數；

將第二用戶狀態的異常指數和歷史用戶狀態的異常指數按照設定的權重系數相加，得到用戶行為異常指數。

7.根據權利要求1所述的用戶異常行為檢測方法，其特征在于，所述基于所述用戶行為異常指數，確定所述目標用戶的用戶行為是否存在異常，具體包括：

判斷用戶行為異常指數是否在預設閾值范圍內；

若是，則確定所述目標用戶的用戶行為存在異常。

8.根據權利要求1所述的用戶異常行為檢測方法，其特征在于，所述轉移指數為所述轉移概率與轉移參數的和的倒數，所述轉移參數為任意大于0的實數，所述方法還包括：

判斷第一用戶狀態的滯留時長是否在第一用戶狀態的正常時長范圍內；

若是，則將滯留指數設為第一滯留指數；

若否，則將滯留指數設為第二滯留指數；

其中，所述第一滯留指數和所述第二滯留指數均為任意大于0的實數，且所述第一滯留指數小于所述第二滯留指數；

當所述用戶異常行為指數大于預設閾值時，確定用戶行為異常。