【技术实现步骤摘要】
异常点击检测方法及装置、点击量统计方法及装置
本专利技术涉及一种异常点击检测方法及装置，属于信息处理
技术介绍
在计算机、互联网等技术飞速发展的今天，节目或者网站的点击量，对于广告投放商、内容提供商等具有重要的参考意义。然而，目前点击量的作假，比如水军的刷流量，让统计出来的点击量与实际不符。点击行为的造假会造成估值与实际背离，广告商、投资商的评估被掺水，对整个产业具有严重的影响。因此有必要对点击行为进行有效的鉴别，以提供真实有效的点击量统计数据。现有防止点击量作弊的技术通常是从被点击的对象（例如电子商务网站中商品、网页中的广告、多媒体点播系统提供的音视频等）的角度出发，通过将某一对象的被点击量与该对象的历史点击数据进行比对来判断针对该对象的点击行为是否异常。现有的这种检测方式通常针对某特定网页或者商品，其行为和判别标准不能直接复制到其他点击对象上，因此对每一个特定网页，或者至少是每一个特定类型的网页，需要制定不同的参数标准；一方面作弊检测的算法复杂，对软硬件要求过高，另一方面检测准确率也较低。因此有必要从其他角度出发探究新的点击作弊检测技术。
技术实现思路
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【技术保护点】
一种异常点击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、从被检测用户在检测周期内的点击行为统计数据中提取出被检测用户在所述检测周期内的点击行为特征；并从被检测用户所在的相似用户群组在所述检测周期内的点击行为统计数据中提取出相似用户群组在所述检测周期内的点击行为特征；步骤2、计算被检测用户在所述检测周期内的点击行为特征与第一标准点击行为特征之间的差异度，以及所述相似用户群组在所述检测周期内的点击行为特征与第二标准点击行为特征之间的差异度；步骤3、判断上述两个差异度之间的差值是否超出预设范围，如是，则判定被检测用户在所述检测周期内的点击行为均为异常点击；否则，判定被检测用户在所...
【技术特征摘要】
1.一种异常点击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、从被检测用户在检测周期内的点击行为统计数据中提取出被检测用户在所述检测周期内的点击行为特征；并从被检测用户所在的相似用户群组在所述检测周期内的点击行为统计数据中提取出相似用户群组在所述检测周期内的点击行为特征；步骤2、计算被检测用户在所述检测周期内的点击行为特征与第一标准点击行为特征之间的差异度，以及所述相似用户群组在所述检测周期内的点击行为特征与第二标准点击行为特征之间的差异度；步骤3、判断上述两个差异度之间的差值是否超出预设范围，如是，则判定被检测用户在所述检测周期内的点击行为均为异常点击；否则，判定被检测用户在所述检测周期内的点击行为均为正常点击。2.如权利要求1所述方法，其特征在于，被检测用户在所述检测周期内的点击行为特征为被检测用户在所述检测周期内的点击数的时间分布；相似用户群组在所述检测周期内的点击行为特征为相似用户群组中各用户在所述检测周期内的点击数的时间分布均值。3.如权利要求1所述方法，其特征在于，被检测用户在所述检测周期内的点击行为特征为被检测用户在所述检测周期内的点击数的时间分布；相似用户群组在所述检测周期内的点击行为特征为相似用户群组中除被检测用户以外的各用户在所述检测周期内的点击数的时间分布均值。4.如权利要求1所述方法，其特征在于，点击行为统计数据中仅统计可确定用户信息的点击行为。5.如权利要求1所述方法，其特征在于，第一标准点击行为特征与第二标准点击行为特征相等。6.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述第一标准点击行为特征和/或第二标准点击行为特征为被检测用户所在的相似用户群组在之前若干个检测周期内的点击行为特征的均值。7.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述差异度为两个特征间相似度的倒数。8.如权利要求1～7任一项所述方法，其特征在于，如果步骤3中将被检测用户在所述检测周期内的点击行为均判定为异常点击，则按照以下方法对其进行进一步判定：步骤4、对被检测用户在检测周期内所点击的每个对象，分别获取被检测用户所在的相似用户群组在所述检测周期内对该对象的人均点击次数，并取这些对象的人均点击次数的最大值，用预设的一个大于等于1的系数乘以该最大值，所得到的乘积作为标准点击数；步骤5、对被检测用户在检测周期内所点击的每个对象，判断被检测用户在所述检测周期内对该对象的点击数是否小于所述标准点击数，如是，则从步骤3中所判定的异常点击行为中将被检测用户在所述检测周期内对该对象的所有点击行为剔除。9.如权利要求8所述方法，其特征在于，所述系数的取值范围为（1，2）。10.一种异常点击检测装置，其特征在于，该装置包括：特征提取模块，用于从被检测用户在检测周期内的点击行为统计数据中提取出被检测用户在所述检测周期内的点击行为特征；并从被检测用户所在的相似用户群组在所述检测周期内的点击行为统计数据中提取出相似用户群组在所述检测周期内的点击行为特征；差异度计算模块...
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