本发明专利技术属于用户在线行为的检测技术领域，尤其涉及一种基于用户在线行为数据的作弊用户判定方法及装置。其中，该方法包括步骤1，根据用户唯一号对在线行为对应用户的行为记录进行更新，并将更新的行为记录记入用户在线行为数据库；步骤2，根据用户唯一号从所述用户在线行为数据库中调取所述用户唯一号下的所有行为记录，当所述行为总次数大于1时，通过计算求得行为危险系数，根据阀值判定所述用户唯一号对应用户是否为作弊用户，当所述行为危险系数大于阀值则判定为作弊用户。本发明专利技术通过提供了一种基于用户在线行为数据的作弊用户判定方法及装置，实现了从海量用户中鉴别出作弊用户。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于用户在线行为的检测
，尤其涉及一种基于用户在线行为数据 的作弊用户判定方法及装置。
技术介绍
在互联网技术较为发达的背景下，某些用户通过互联网模拟器或机器人进行大批 量在线行为模拟，以达到快速、大量获取资源的目的，这样的用户被定义为作弊用户。为了 防止用户作弊行为，亟需一种能从海量的用户中鉴别出这些作弊用户的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于用户在线行为数据的作弊用户判定方法及装置， 以解决上述问题。 本专利技术的实施例提供了一种基于用户在线行为数据的作弊用户判定方法，包括以 下步骤： 步骤1，根据用户唯一号对在线行为对应用户的行为记录进行更新，并将更新的行 为记录记入用户在线行为数据库； 其中，该行为记录包括该用户唯一号对应的行为总次数、行为频率及用户产生时 长;该行为总次数为日行为总次数，该行为频率为日平均行为频率，该用户产生时长为用户 注册后到最近产生行为日的时间； 步骤2,根据用户唯一号从该用户在线行为数据库中调取用户唯一号下的所有行 为记录，当该行为总次数大于1时，通过计算求得行为危险系数，根据阀值判定该用户唯一 号对应用户是否为作弊用户，当该行为危险系数大于阀值则判定为作弊用户。 进一步，该方法还包括:通过该阀值确定非作弊用户，当该行为危险系数小于所述 阀值时，判定用户唯一号对应用户为非作弊用户。 进一步，该方法还包括:通过该行为总次数确定非作弊用户，当该行为总次数小于 等于1时，判定用户唯一号对应用户为非作弊用户。 进一步，该行为危险系数根据评估公式求得，该评估公式如下： 其中，δ为危险系数，N为行为总次数，t为用户产生时长，f为行为频率，Ρ，ω，α，γ， β均为常数系数。 本专利技术的实施例还提供了一种基于用户在线行为数据的作弊用户判定装置，包 括： 行为记录更新模块，用于根据用户唯一号对在线行为对应用户的行为记录进行更 新，并将更新的行为记录记入用户在线行为数据库； 其中，该行为记录包括该用户唯一号对应的行为总次数、行为频率及用户产生时 长;该行为总次数为日行为总次数，该行为频率为日平均行为频率，该用户产生时长为用户 注册后到最近产生行为日的时间； 作弊用户判定模块，用于根据用户唯一号从该用户在线行为数据库中调取该用户 唯一号下的所有行为记录，当该行为总次数大于1时，通过计算求得行为危险系数，根据阀 值判定该用户唯一号对应用户是否为作弊用户，当该行为危险系数大于阀值则判定为作弊 用户。 进一步，该作弊用户判定模块还用于通过该阀值确定非作弊用户，当该行为危险 系数小于该阀值时，判定用户唯一号对应用户为非作弊用户。 进一步，该作弊用户判定模块还用于通过该行为总次数确定非作弊用户，当该行 为总次数小于等于1时，判定用户唯一号对应用户为非作弊用户。 与现有技术相比本专利技术的有益效果是:通过提供了一种基于用户在线行为数据的 作弊用户判定方法及装置，实现了从海量用户中鉴别出作弊用户。【附图说明】 图1为本专利技术一种基于用户在线行为数据的作弊用户判定方法的流程图； 图2为本专利技术一种基于用户在线行为数据的作弊用户判定方法步骤Sl的流程图； 图3为本专利技术一种基于用户在线行为数据的作弊用户判定方法步骤S2的流程图； 图4为本专利技术一种基于用户在线行为数据的作弊用户判定装置的结构框图。【具体实施方式】 下面通过具体的实施例子并结合附图对本专利技术做进一步的详细描述。下面结合具体实例和说明书附图对本专利技术做进一步说明。 参图1所示，图1为本专利技术一种基于用户在线行为数据的作弊用户判定方法的流程 图。 本实施例提供了一种基于用户在线行为数据的作弊用户判定方法，包括以下步 骤： 步骤Sl，根据用户唯一号对在线行为对应用户的行为记录进行更新，并将更新的 行为记录记入用户在线行为数据库。（参图2所示） 其中，该行为记录包括该用户唯一号对应的行为总次数、行为频率及用户产生时 长;该行为总次数为日行为总次数，该行为频率为日平均行为频率，该用户产生时长为用户 注册后到最近产生行为日的时间； 步骤S2,根据用户唯一号从该用户在线行为数据库中调取用户唯一号下的所有行 为记录，当该行为总次数大于1时，通过计算求得行为危险系数，根据阀值判定该用户唯一 号对应用户是否为作弊用户，当该行为危险系数大于阀值则判定为作弊用户。（参图3所示） 该方法具体过程如下： 当识别到一条用户记录，首先根据用户唯一号将该在线行为对应用户进行行为记 录更新，并将更新记录入库，当一个用户记录进入系统后，首先进行用户识别，即根据用户 唯一号匹配用户。行为总次数，行为频率，和用户产生时长，由于该用户新记录的产生而改 变。系统将用户唯一号对应改变后的行为总次数、行为频率和用户产生时长更新，并记入用 户在线行为数据库。每天对用户在线行为数据库行为总次数清零。当用户只有一次行为或 没有行为时不对该用户进行作弊用户识别，默认为非作弊用户。根据用户唯一号可在用户 在线行为数据库中查询该唯一号对应的行为总次数，行为频率，和用户产生时长，通过公式 进行计算求得危险系数。当危险系数大于阀值时，该用户被标记为作弊用户。阀值是具有对 作弊用户和非作弊用户区分效果的临界值。 本实施例通过提供了一种基于用户在线行为数据的作弊用户判定方法，实现了从 海量用户中鉴别出作弊用户。[当前第1页1 2 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于用户在线行为数据的作弊用户判定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据用户唯一号对在线行为对应用户的行为记录进行更新，并将更新的行为记录记入用户在线行为数据库；其中，所述行为记录包括所述用户唯一号对应的行为总次数、行为频率及用户产生时长；所述行为总次数为日行为总次数，所述行为频率为日平均行为频率，所述用户产生时长为用户注册后到最近产生行为日的时间；步骤2，根据用户唯一号从所述用户在线行为数据库中调取所述用户唯一号下的所有行为记录，当所述行为总次数大于1时，通过计算求得行为危险系数，根据阀值判定所述用户唯一号对应用户是否为作弊用户，当所述行为危险系数大于阀值则判定为作弊用户。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王绪刚，张金旭，游寒琳，
申请(专利权)人：时趣互动北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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