异常用户识别方法及装置制造方法及图纸
【技术实现步骤摘要】
异常用户识别方法及装置
本专利技术实施例涉及数据挖掘
，尤其涉及一种异常用户识别方法及装置。
技术介绍
随着互联网技术的发展，用户线上订购商品或服务的应用软件的种类和数量也在飞速增长。上述各服务类应用软件的供应商为了吸引用户和商家使用自家的应用软件，有时会对下单用户和用于为下单用户提供商品或服务的商家提供一定的补贴或优惠。有些用户为了获取软件供应商提供的补贴或优惠，存在恶意刷单行为，尤其是通过多个用户账号进行团体刷单的行为，会给软件开发上造成不小的损失。因此在众多下单用户中如何确定出具有刷单等异常行为的用户成为一个亟待解决的问题。当前，挖掘订单用户中潜在的异常用户的方式主要是依据共现原理，将同时在某一商家共同出现次数超过设定阈值的下单用户确定为异常用户，如确定为团体刷单用户。现有技术中的上述确定团体刷单用户识别异常用户的方式，虽然可以在一定程度上挖掘出具有刷单等异常行为的用户团体刷单用户，但有时用于团体刷单的用户账号是轮流出现的，某些账号出现的次数并不是很多，这些在团体刷单中不常出现的具有异常行为的用户账号很可能淹没在正常的用户账号中，不被发现。
技术实现思路
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【技术保护点】
一种异常用户识别方法，其特征在于，包括：根据历史订单数据，确定各个下单用户两两之间的关联关系；根据所述各个下单用户两两之间的关联关系，生成用户关系网络；对所述用户关系网络进行社区划分，得到多个社区；根据所述多个社区中的用户行为特征，确定异常用户。
【技术特征摘要】
1.一种异常用户识别方法，其特征在于，包括：根据历史订单数据，确定各个下单用户两两之间的关联关系；根据所述各个下单用户两两之间的关联关系，生成用户关系网络；对所述用户关系网络进行社区划分，得到多个社区；根据所述多个社区中的用户行为特征，确定异常用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据历史订单数据，确定各个下单用户中的任意两个下单用户第一下单用户和第二下单用户的关联关系，包括：根据历史订单数据，确定所述第一下单用户和所述第二下单用户在预设时间段内的共现次数；确定所述第一下单用户和所述第二下单用户在所述共现次数中的相同IP次数、相同收货地址次数、相同召回地址次数和相同备注次数；根据所述第一下单用户和所述第二下单用户的所述共现次数、在所述共现次数中的所述相同IP次数、所述相同收货地址次数、所述相同召回地址次数和所述相同备注次数，确定所述第一下单用户和所述第二下单用户的关联关系。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一下单用户和所述第二下单用户的所述共现次数、在所述共现次数中的所述相同IP次数、所述相同收货地址次数、所述相同召回地址次数和所述相同备注次数，建立所述第一下单用户和所述第二下单用户的关联关系，包括：根据预先为所述第一下单用户和第二下单用户的所述共现次数、所述相同IP次数、所述相同收货地址次数、所述相同召回地址次数和所述相同备注次数分配的权重，确定所述第一下单用户和所述第二下单用户的关联关系。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述预设时间段包括多个单位时间段，所述多个单位时间段之和等于所述预设时间段，所述多个单位时间段之间不重叠；所述确定第一下单用户和所述第二下单用户在预设时间段内的共现次数，包括：确定所述第一下单用户和所述第二下单用户在每个所述单位时间段内在相同商家下单的次数；将所述第一下单用户和所述第二下单用户在所述预设时间段内的所有单位时间段内在相同商家下单的次数之和，确定为所述第一下单用户和所述第二下单用户在所述预设时间段内的共现次数。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个下单用户两两之间的关联关系，生成用户关系网络之后，所述方法还包括：确定所述用户关系网络中关联关系低于预设阈值的下单用户；将所述关联关系低于预设阈值的下单用户从所述用户关系网络中删除。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述关联关系低于预设阈值的下单用户从所述用户关系网络中删除之后，所述方法还包括：将执行所述删除步骤之后的所述用户关系网络转化为图网络，在所述图网络中，节点表示下单用户，节点之间连接的边表示下单用户之间具有关联关系。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述用户关系网络进行社区划分，得到多个社区，包括：为所述图网络中的每个下单用户分配一个社区标识，具有相同社区标识的下单用户属于同一个社区。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个社区中的用户行为特征，确定异常用户，包括：确定属于同一个社区的各下单用户中，用户特征信息符合预设刷单信息的下单...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘梦宇，
申请(专利权)人：北京小度信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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