一种陌生人社交线下活动后台安全性评价预警方法与系统技术方案

本申请实施例提供一种陌生人社交线下活动后台安全性评价预警方法和系统，其中方法包括：获取当前活动的活动因素；将所述活动因素发送至后台服务器；后台服务器利用大数据技术对每个所述的活动因素进行量化评估，确定每个所述的活动因素的量化值，并生成对应的评估向量；对所述评估向量进行人工智能归类，确定所述评估向量所属的类别；根据所述评估向量所属的类别的安全性对所述当前活动进行处理。本申请实施例的陌生人社交线下活动后台安全性评价预警方法，通过对陌生人社交中的活动进行安全性评价，从而保障了用户的人身安全，有利于陌生人社交的发展。

【技术实现步骤摘要】
一种陌生人社交线下活动后台安全性评价预警方法与系统
本申请涉及互联网应用
，尤其涉及一种陌生人社交线下活动后台安全性评价预警方法与系统。
技术介绍
社交是指社会上人与人的交际往来，是人们运用一定的方式（工具）传递信息、交流思想的意识，以达到某种目的的社会各项活动。当今时代，经济和社会环境的变化使得人与人之间的交往显得更加重要。因为我们只有不断地与各类人员进行交往和信息沟通，才能不断地丰富自己、发展自己、扩充自己。随着科学技术的发展和互联网资源在生活中的应用，人与人之间的交往开始借助互联网来实现，陌生人之间也可以通过互联网进行社交，实现进一步发展自己和扩充自己的目的。例如，现有技术中已经出现了一些主打陌生人社交服务的互联网平台和服务，例如搜索附近的人进行线上对话、传送网络漂流瓶等。现有技术中最新出现的一种陌生人社交平台是由活动组织者在该平台上发布一个在预定时间和地点举办的社交活动（例如聚餐、郊游、做游戏等），并设定参与该社交活动需要符合的条件（例如性别、年龄等）；其他用户可以在该平台上搜索自己感兴趣且自身符合条件的社交活动并进行线上报名，进而作为活动参与者按时赴预定地点参与该社交活动。在现有技术中，对于通过组织线下活动的形式来实现的陌生人之间的社交行为，如何保障用户的人身和财产安全，是一个基础性的问题。有些陌生人社交平台只依靠实名制的手段来维护用户安全，但是该手段很容易被绕开，而且对于由于地点、时间、活动内容等方面的非人为因素所带来的安全性风险无效。有些平台则只依据活动举办时间是否在深夜或凌晨、地点是否不在城区、是否具有过往投诉记录等非常简单的判断规则给用户发送风险提示，这些规则不能真正发现和排除具有潜在风险的社交活动，反而容易误导用户和产生误报警。还有些平台完全依靠人工审核和用户举报来应对风险，效率低下，反应的滞后性明显。社交活动的安全性受到多种因素共同影响，包括活动的具体内容、时间、地点、人数、发起者和参与者的个人因素。事实表明，社交活动安全性与上述因素具有直接的、客观存在的相关性，例如，对社交活动安全案例的统计分析表明，活动时间为晚上特别是深夜，活动地点为郊野山区或者是城市的偏僻地带以及一些特定的娱乐场所，活动的内容为暴走、探险等极限运动或是涉及饮酒等社交方式，活动发起者或者参与者缺乏完成活动必要的身体素质和应对经验，活动发起者或者参与者存在不良行为记录，活动的参与人数和性别比例相对于活动内容不合理（例如户外探险活动中人数过多、过少或者女性用户比例过高）等等，这些因素都会增加活动的风险性。但是，每项具体的社交活动而言，由于社交活动的类型和形式都极为丰富，在具体的社交活动中以上相关因素与安全性的关系具有多样性和可变性，使得活动风险的预估没有可供遵循的明显规律和判断标准，具有很强的不确定性，给活动风险的精确评价和预警带来了困难。可见，现有技术中没有对陌生人社交活动行之有效安全性评价、潜在风险发现和预警管理的手段，这不利于用户的人身安全，影响了陌生人社交的发展。
技术实现思路
有鉴于此，本申请的目的在于提出一种陌生人社交线下活动后台安全性评价预警方法与系统，来解决现有技术中没有对陌生人社交活动进行准确的安全性评价与潜在风险发现，无法实现有效预警管理，不利于用户的人身安全，影响了陌生人社交的发展的技术问题。基于上述目的，在本申请的第一个方面，提出了一种陌生人社交线下活动后台安全性评价预警方法，包括：获取当前活动的多个类型的活动因素；将所述活动因素发送至后台服务器；后台服务器参照历史大数据对每个类型的所述活动因素进行量化评估，确定当前活动的每个类型的所述活动因素的量化值，并为所述当前活动生成对应的评估向量；对所述评估向量进行人工智能归类，确定所述评估向量所属的类别；根据所述评估向量所属的类别对应的安全性，对所述当前活动进行处理。在一些实施例中，所述多个类型的活动因素包括：活动时间、活动地点、活动内容、活动人数、活动发起者和活动参与者。在一些实施例中，参照历史大数据对每个类型的所述活动因素进行量化评估，确定每个类型的所述活动因素的量化值具体包括：获取历史问题活动集以及所述问题活动集中的活动的活动因素，并对所述历史问题活动集中的活动的同一类型的活动因素进行统计分类，确定该类型的活动因素在其维度上的分布状态，根据所述分布状态确定该类型活动因素在各分布区间分别对应的量化值。在一些实施例中，所述后台服务器确定当前活动的每个类型的所述活动因素的量化值，并为所述当前活动生成对应的评估向量具体包括：后台服务器确定所述当前活动的每个类型的活动因素所处于的所述问题活动集中的相同类型的活动因素对应的分布区间，根据所述分布区间确定所述当前活动的该类型活动因素的量化值，并将当前活动的全部类型的活动因素的量化值整合，生成对应的评估向量。在一些实施例中，确定活动时间的量化值，包括：后台服务器根据问题活动集中的活动的活动时间的分布状态将活动时间划分为多个时间段，每个时间段对应有风险量化值，根据当前活动的活动时间所处的时间段确定活动时间的风险量化值。在一些实施例中，确定活动地点的量化值，包括：后台服务器根据问题活动集中的活动的活动地点的分布状态将活动地点划分为多个类型，每个类型对应有风险量化值，根据当前活动的活动地点对应的类型确定活动地点的风险量化值。在一些实施例中，确定活动内容的量化值，包括：后台服务器根据问题活动集中的活动的活动内容设置有风险量化值表，通过确定当前活动的活动内容对应于风险量化值表中的活动内容来确定当前活动的活动内容的风险量化值。在一些实施例中，确定活动人数的量化值，包括：后台服务器根据问题活动集中的相同活动内容的活动的活动人数的分布状态，将活动人数划分为多个人数区间，每个人数区间对应有风险量化值，根据当前活动的活动人数所处的人数区间，确定活动人数的风险量化值。在一些实施例中，确定活动发起者和活动参与者的量化值，包括：后台服务器根据问题活动集中的相同活动内容的活动的活动发起者和活动参与者的活动参与总次数的分布状态，将活动参与总次数划分为多个经验区间，每个经验区间对应有风险量化值，根据当前活动的活动发起者和活动参与者的活动参与总次数所处的经验区间，确定活动发起者和活动参与者的风险量化值。在一些实施例中，确定活动发起者和活动参与者的量化值，包括：后台服务器根据问题活动集中的相同活动内容的活动的活动发起者和活动参与者的性别比例的分布状态，将性别比例划分为多个性别搭配区间，每个性别搭配区间对应有风险量化值，根据当前活动的活动发起者和活动参与者的性别比例所处的性别搭配区间，确定活动发起者和活动参与者的风险量化值。在一些实施例中，确定活动发起者和活动参与者的量化值，包括：后台服务器根据问题活动集中的相同活动内容的活动的活动发起者和活动参与者的平均年龄的分布状态，将平均年龄划分为多个年龄区间，每个年龄区间对应有风险量化值，根据当前活动的活动发起者和活动参与者的平均年龄所处的年龄区间，确定活动发起者和活动参与者的风险量化值。在一些实施例中，确定活动发起者和活动参与者的量化值，包括：根据活动发起者和活动参与者的个人信用评级确定活动发起者和活动参与者的风险量化值。在一些实施例中，生成当前活动对应的评估向量还进一步包括：根据作为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种陌生人社交线下活动后台安全性评价预警方法，其特征在于，包括：获取当前活动的多个类型的活动因素；将所述活动因素发送至后台服务器；后台服务器参照历史大数据对每个类型的所述活动因素进行量化评估，确定当前活动的每个类型的所述活动因素的量化值，并为所述当前活动生成对应的评估向量；对所述评估向量进行人工智能归类，确定所述评估向量所属的类别；根据所述评估向量所属的类别对应的安全性，对所述当前活动进行处理。

【技术特征摘要】
1.一种陌生人社交线下活动后台安全性评价预警方法，其特征在于，包括：获取当前活动的多个类型的活动因素；将所述活动因素发送至后台服务器；后台服务器参照历史大数据对每个类型的所述活动因素进行量化评估，确定当前活动的每个类型的所述活动因素的量化值，并为所述当前活动生成对应的评估向量；对所述评估向量进行人工智能归类，确定所述评估向量所属的类别；根据所述评估向量所属的类别对应的安全性，对所述当前活动进行处理。2.根据权利要求1所述的陌生人社交线下活动后台安全性评价预警方法，其特征在于，所述多个类型的活动因素包括：活动时间、活动地点、活动内容、活动人数、活动发起者和活动参与者。3.根据权利要求2所述的陌生人社交线下活动后台安全性评价预警方法，其特征在于，参照历史大数据对每个类型的所述活动因素进行量化评估，确定每个类型的所述活动因素的量化值具体包括：获取历史问题活动集以及所述问题活动集中的活动的活动因素，并对所述历史问题活动集中的活动的同一类型的活动因素进行统计分类，确定该类型的活动因素在其维度上的分布状态，根据所述分布状态确定该类型活动因素在各分布区间分别对应的量化值。4.根据权利要求3所述的陌生人社交线下活动后台安全性评价预警方法，其特征在于，所述后台服务器确定当前活动的每个类型的所述活动因素的量化值，并为所述当前活动生成对应的评估向量具体包括：后台服务器确定所述当前活动的每个类型的活动因素所处于的所述问题活动集中的相同类型的活动因素对应的分布区间，根据所述分布区间确定所述当前活动的该类型活动因素的量化值，并将当前活动的全部类型的活动因素的量化值整合，生成对应的评估向量。5.根据权利要求4所述的陌生人社交线下活动后台安全性评价预警方法，其特征在于，确定活动时间的量化值，包括：后台服务器根据问题活动集中的活动的活动时间的分布状态将活动时间划分为多个时间段，每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈俊华，
申请(专利权)人：杭州飞弛网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33