The embodiment of the present invention provides a method, apparatus and server for evaluating the credibility of an account subject, which includes: determining a subscriber of the account subject to be evaluated; determining the credit score of each subscriber in a set historical period; and determining the information service of the account subject to be evaluated in the set historical period. According to the credit score of each subscriber in the given historical period and the information service index, the evaluation input characteristics are determined; the credit prediction model of the pre-trained account subject is called and the credit prediction model of the account subject to be evaluated is determined by the credit prediction model according to the evaluation input characteristics. The credit score is used to represent the trustworthiness of the subject to be assessed. The embodiment of the invention can enhance the evaluation result of the trustworthiness of the main body of the account.
【技术实现步骤摘要】
一种账号主体的可信程度评估方法、装置及服务器
本专利技术涉及数据处理
,具体涉及一种账号主体的可信程度评估方法、装置及服务器。
技术介绍
随着公众号、微博等社交应用平台的流行,通过订阅方式获取信息已成为用户获取信息的主要途径之一;信息服务商可以注册成为公众号、微博等社交应用平台上提供信息服务的账号主体,从而用户对感兴趣的账号主体进行订阅后,用户可获取到所订阅的账号主体发布的信息。目前社交应用平台上提供信息服务的账号主体数量较多,账号主体的信息服务质量参差不齐,极有可能存在提供欺骗性质的信息服务的账号主体,因此如何识别账号主体的可信程度,以便账号主体的推荐、管理,一直是社交应用平台的工作人员关注的重点;账号主体的可信程度可与账号主体所提供的信息服务的可信程度对应。账号主体的可信程度可通过账号主体的信用分表示,目前主要是通过用户对账号主体的举报、投诉等反馈,对账号主体的可信程度进行评估,例如用户对账号主体投诉一次,且投诉被核实成立,则在账号主体当前的信用分值的基础上减去一次投诉的扣分,从而实现对账号主体的可信程度的评估,账号主体初始的信用分值默认为满分;然而,用户对账号主体的举报、投诉等反馈涉及到用户的主观意识,且核实举报、投诉等反馈的核实结果也会由于工作人员的认知不同,而导致核实结果存在差异,最终使得账号主体的可信程度评估结果的准确性较低;可见,因此如何提升账号主体的可信程度评估结果的准确性,成为了本领域技术人员需要考虑的问题。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术实施例提供一种账号主体的可信程度评估方法、装置及服务器,以提升账号主体的可信程度评估结果。为实 ...
【技术保护点】
1.一种账号主体的可信程度评估方法,其特征在于,包括:确定待评估账号主体的订阅用户;分别确定各订阅用户在设定历史时间段的信用分;确定所述待评估账号主体在所述设定历史时间段的信息服务指标;根据所述各订阅用户在所述设定历史时间段的信用分,及所述信息服务指标确定评估输入特征;调取预训练的账号主体的信用预测模型,根据所述评估输入特征,以所述信用预测模型,确定所述待评估账号主体的信用分,以所确定的信用分表示所述待评估账号主体的可信程度。
【技术特征摘要】
1.一种账号主体的可信程度评估方法,其特征在于,包括:确定待评估账号主体的订阅用户;分别确定各订阅用户在设定历史时间段的信用分;确定所述待评估账号主体在所述设定历史时间段的信息服务指标;根据所述各订阅用户在所述设定历史时间段的信用分,及所述信息服务指标确定评估输入特征;调取预训练的账号主体的信用预测模型,根据所述评估输入特征,以所述信用预测模型,确定所述待评估账号主体的信用分,以所确定的信用分表示所述待评估账号主体的可信程度。2.根据权利要求1所述的账号主体的可信程度评估方法,其特征在于,所述方法还包括:确定正样本账号主体及负样本账号主体,所述正样本账号主体的可信程度高于负样本账号主体的可信程度;对于各正样本账号主体,根据正样本账号主体的各订阅用户在设定历史时间段的信用分,及正样本账号主体在设定历史时间段的信息服务指标,确定正样本账号主体的样本特征;对于各负样本账号主体,根据负样本账号主体的订阅用户在设定历史时间段的信用分,及负样本账号主体在设定历史时间段的信息服务指标,确定负样本账号主体的样本特征;通过机器学习方法,根据正样本账号主体的样本特征和负样本账号主体的样本特征,训练得到账号主体的信用预测模型。3.根据权利要求2所述的账号主体的可信程度评估方法,其特征在于,所述正样本账号主体在设定历史时间段的信息服务指标包括如下至少一种:正样本账号主体在设定历史时间段所存在的负面反馈次数;正样本账号主体的各订阅用户在设定历史时间段,对正样本账号主体发布的信息的交互指标;正样本账号主体在设定历史时间段发布信息的发布指标。4.根据权利要求3所述的账号主体的可信程度评估方法,其特征在于,所述设定历史时间段包括n个时间周期;所述正样本账号主体的各订阅用户在设定历史时间段的信用分包括:所述正样本账号主体的各订阅用户在单位时间周期的平均信用分;所述正样本账号主体在设定历史时间段所存在的负面反馈次数包括:正样本账号主体单位时间周期存在负面反馈的平均次数;所述正样本账号主体的各订阅用户在设定历史时间段,对正样本账号主体发布的信息的交互指标包括:正样本账号主体的各订阅用户单位时间周期,对正样本账号主体发布的信息的平均交互指标;所述正样本账号主体在设定历史时间段发布信息的发布指标包括:正样本账号主体单位时间周期发布信息的平均发布指标。5.根据权利要求4所述的账号主体的可信程度评估方法,其特征在于,所述平均交互指标包括:正样本账号主体的各订阅用户单位时间周期阅读正样本账号主体发布的文章的平均阅读次数,和/或,正样本账号主体的订阅用户单位时间周期阅读正样本账号主体发布的文章的平均篇数;所述平均发布指标包括:正样本账号主体单位时间周期发布原创文章的平均数量,和/或,正样本账号主体单位时间周期发布文章的平均原创率。6.根据权利要求4或5所述的账号主体的可信程度评估方法,其特征在于,所述根据正样本账号主体的各订阅用户在设定历史时间段的信用分,及正样本账号主体在设定历史时间段的信息服务指标,确定正样本账号主体的样本特征包括:根据正样本账号主体的各订阅用户单位时间周期的平均信用分,确定正样本账号主体的订阅用户对应的信用分分布用户占比;将正样本账号主体的订阅用户的交互指标分布用户占比,正样本账号主体单位时间周期存在负面反馈的平均次数,正样本账号主体单位时间周期发布信息的平均发布指标中的至少一个,与所述正样本账号主体的订阅用户对应的信用分分布用户占比,作为正样本账号主体的样本特征;其中,所述正样本账号主体的订阅用户的交互指标分布用户占比,根据正样本账号主体的各订阅用户单位时间周期,对正样本账号主体发布的信息的平均交互指标确定。7.根据权利要求6所述的账号主体的可信程度评估方法,其特征在于,所述根据所述各订阅用户在所述设定历史时间段的信用分,及所述信息服务指标确定评估输入特征包括:根据待评估账号主体的各订阅用户单位时间周期的平均信用分,确定待评估账号主体的订阅用户对应的信用分分布用户占比;将待评估账号主体的订阅用户的交互指标分布用户占比,待评估账号主体单位时间周期存在负面反馈的平均次数,及待评估账号主体单位时间周期发布信息的平均发布指标中的至少一个,与所述待评估账号主体的订阅用户对应的信用分分布用户占比,作为所述评估输入特征。8.根据权利要求7所述的账号主体的可信程度评估方法,其特征在于,所述根据待评估账号主体的各订阅用户单位时间周期的平均信用分,确定待评估账号主体的订阅用户对应的信用分分布用户占比包括:将信用分的取值范围划分区间,确定出多个信用分分布区间;根据...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘日佳,陈谦,刘志斌,郑博,
申请(专利权)人:腾讯科技深圳有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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