基于流量指标监测的渠道异常检测方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于流量指标监测的渠道异常检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法包括：接收来自多个渠道的数据流，数据流包括该渠道对应用户的用户数据，基于各渠道的数据流统计该渠道的多个流量指标，多个流量指标构成一个向量空间，基于所有渠道的流量指标向量确定第一参考流量指标向量，基于预定参考渠道的流量指标向量确定第二参考流量指标向量，基于与待监测渠道的类型相同的预定同类渠道的流量指标向量确定第三参考流量指标向量，将待监测渠道的流量指标向量与第一、第二、第三参考流量指标向量进行比较确定该待监测渠道是否异常。本发明专利技术能够检测各客户渠道是否异常，是否存在作弊现象。

Channel anomaly detection method, device and electronic equipment based on flow index monitoring

【技术实现步骤摘要】
基于流量指标监测的渠道异常检测方法、装置和电子设备
本专利技术涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种基于流量指标监测的渠道异常检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着网络信息技术的快速发展，互联网金融越来越广泛地应用于工作和生活等诸多场景。金融市场上涌现出许多提供信贷服务的银行或金融机构，同时各家旗下开设的信贷产品琳琅满目，以满足不同客户的需求。目前，各机构会通过各种渠道获得客户流量。例如，金融机构A可以通过渠道1和渠道2获得客户流量。但是，渠道可能存在异常情况，例如，某渠道带来的客户流量可能存在有作弊现象，例如，渠道带来的客户流量中有羊毛党或者黑中介等，以假身份信息进行虚拟注册等行为。可以理解，各渠道带来的客户流量有真有假，例如，某客户渠道整体客户流量很大，但是假量很多，存在很多的作弊现象。或者，某客户渠道整体客户流量一般，但是少有假量。有鉴于此，在实现专利技术构思的过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题，即，在现有技术中不去判断各渠道是否存在异常，是否存在作弊现象，仅以该渠道能够提供的流量作为评价该渠道的标准。
技术实现思路
本专利技术旨在解决现有技术中各渠道带来的客户流量有真有假，质量不一，无法判断各渠道是否异常的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面提出一种基于流量指标监测的渠道异常检测方法，其特征在于，包括：接收来自多个渠道的数据流，所述数据流包括该渠道对应用户的用户数据，基于各渠道的数据流统计该渠道的多个流量指标，所述多个流量指标构成一个向量空间，基于所有渠道的流量指标向量确定第一参考流量指标向量，基于预定参考渠道的流量指标向量确定第二参考流量指标向量，基于与待监测渠道的类型相同的预定同类渠道的流量指标向量确定第三参考流量指标向量，将所述待监测渠道的流量指标向量与所述第一、第二、第三参考流量指标向量进行比较确定该待监测渠道是否异常。根据本专利技术的一种优选实施方式，通过对不同渠道的相同流量指标取均值或中位数以获得参考流量指标向量中的各流量指标。根据本专利技术的一种优选实施方式，所述将所述待监测渠道的流量指标向量与所述第一、第二、第三参考流量指标向量进行比较确定该待监测渠道是否异常，包括：对各流量指标向量进行降维处理，得到各流量指标向量在二维平面或三维空间的对应的点，通过计算各点之间的距离来确定所述待监测渠道是否异常。根据本专利技术的一种优选实施方式，所述降维处理包括主成分分析处理。根据本专利技术的一种优选实施方式，所述对各流量指标向量进行降维处理，得到各流量指标向量在二维平面或三维空间的对应的点，通过计算各点之间的距离来确定所述待监测渠道是否异常，包括：基于所述第一参考流量指标向量对应的点和所述第二参考流量指标向量对应的点，确定基础参考点，确定第三参考流量指标向量对应的点距离所述基础参考点的第一距离，确定所述待监测渠道的流量指标向量对应的点距离所述基础参考点的第二距离，基于所述第一距离和所述第二距离来确定所述待监测渠道是否异常。根据本专利技术的一种优选实施方式，所述基于所述第一距离和所述第二距离来确定所述待监测渠道是否异常，包括：在所述待监测渠道的流量指标向量对应的点不在特定区域内的请况下，基于所述第一距离和所述第二距离确定所述待监测渠道是否异常。根据本专利技术的一种优选实施方式，所述基于所述第一距离和所述第二距离来确定所述待监测渠道是否异常，包括：在所述第二距离相对于所述第一距离的偏移度超过阈值的情况下，确定所述待监测渠道异常。根据本专利技术的一种优选实施方式，还包括：当确定所述待监测渠道异常时，根据所述第一距离和所述第二距离计算该待监测渠道的扣量值。为了解决上述技术问题，本专利技术第二方面提出一种基于流量指标监测的渠道异常检测装置，该装置包括接收模块、指标统计模块、第一参考值模块、第二参考值模块、第三参考值模块、异常确定模块。其中，接收模块用于接收来自多个渠道的数据流，所述数据流包括该渠道对应用户的用户数据。指标统计模块用于基于各渠道的数据流统计该渠道的多个流量指标，所述多个流量指标构成一个向量空间。第一参考值模块用于基于所有渠道的流量指标向量确定第一参考流量指标向量。第二参考值模块用于基于预定参考渠道的流量指标向量确定第二参考流量指标向量。第三参考值模块用于基于与待监测渠道的类型相同的预定同类渠道的流量指标向量确定第三参考流量指标向量。异常确定模块用于将所述待监测渠道的流量指标向量与所述第一、第二、第三参考流量指标向量进行比较确定该待监测渠道是否异常。根据本专利技术的一种优选实施方式，通过对不同渠道的相同流量指标取均值或中位数以获得参考流量指标向量中的各流量指标。根据本专利技术的一种优选实施方式，所述异常确定模块还用于：对各流量指标向量进行降维处理，得到各流量指标向量在二维平面或三维空间的对应的点，通过计算各点之间的距离来确定所述待监测渠道是否异常。根据本专利技术的一种优选实施方式，所述降维处理包括主成分分析处理。根据本专利技术的一种优选实施方式，所述异常确定模块包括基础参考点单元、第一距离单元、第二距离单元和异常确定单元。其中，基础参考点单元用于基于所述第一参考流量指标向量对应的点和所述第二参考流量指标向量对应的点，确定基础参考点。第一距离单元用于确定第三参考流量指标向量对应的点距离所述基础参考点的第一距离。第二距离单元单元用于确定所述待监测渠道的流量指标向量对应的点距离所述基础参考点的第二距离。异常确定单元用于基于所述第一距离和所述第二距离来确定所述待监测渠道是否异常。根据本专利技术的一种优选实施方式，所述基于所述第一距离和所述第二距离来确定所述待监测渠道是否异常，包括：在所述待监测渠道的流量指标向量对应的点不在特定区域内的请况下，基于所述第一距离和所述第二距离确定所述待监测渠道是否异常。根据本专利技术的一种优选实施方式，所述基于所述第一距离和所述第二距离来确定所述待监测渠道是否异常，包括：在所述第二距离相对于所述第一距离的偏移度超过阈值的情况下，确定所述待监测渠道异常。根据本专利技术的一种优选实施方式，所述装置还包括：扣量计算模块，用于当确定所述待监测渠道异常时，根据所述第一距离和所述第二距离计算该待监测渠道的扣量值。为了解决上述技术问题，本专利技术第三方面提出一种电子设备，其包括处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述的方法。为了解决上述技术问题，本专利技术第四方面提出一种计算机可读存储介质，该所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被处理器执行时，实现上述的方法。由于本专利技术在接收到来自多个渠道的数据流之后，计算所有渠道的第一参考流量指标向量，预定参考渠道的第二参考流量指标向量，以及同类渠道的第三参考流量指标向量，基于以上三个参考流量指标向量确定待监测渠道是否异常，解决了现有技术中无法判断各渠道是否存在异常的问题，本专利技术还可以对存在异常的渠道进行一定的扣量处理，以对异常渠道进行改进和调整，为渠道和金融机构带来更好的激励和体验。附图说明为了使本专利技术所解决的技术问题、采用的技术手段及取得的技术效果更加清楚，下面将参照附图详细描述本专利技术的具体实施例。但需声明的是，下面描述的附图仅仅是本专利技术的示例性实施例的附图，对于本领域的技术人员来讲，在不付出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于流量指标监测的渠道异常检测方法，其特征在于，包括：接收来自多个渠道的数据流，所述数据流包括该渠道对应用户的用户数据；基于各渠道的数据流统计该渠道的多个流量指标，所述多个流量指标构成一个向量空间；基于所有渠道的流量指标向量确定第一参考流量指标向量；基于预定参考渠道的流量指标向量确定第二参考流量指标向量；基于与待监测渠道的类型相同的预定同类渠道的流量指标向量确定第三参考流量指标向量；将所述待监测渠道的流量指标向量与所述第一、第二、第三参考流量指标向量进行比较确定该待监测渠道是否异常。

【技术特征摘要】
1.一种基于流量指标监测的渠道异常检测方法，其特征在于，包括：接收来自多个渠道的数据流，所述数据流包括该渠道对应用户的用户数据；基于各渠道的数据流统计该渠道的多个流量指标，所述多个流量指标构成一个向量空间；基于所有渠道的流量指标向量确定第一参考流量指标向量；基于预定参考渠道的流量指标向量确定第二参考流量指标向量；基于与待监测渠道的类型相同的预定同类渠道的流量指标向量确定第三参考流量指标向量；将所述待监测渠道的流量指标向量与所述第一、第二、第三参考流量指标向量进行比较确定该待监测渠道是否异常。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过对不同渠道的相同流量指标取均值或中位数以获得参考流量指标向量中的各流量指标。3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述待监测渠道的流量指标向量与所述第一、第二、第三参考流量指标向量进行比较确定该待监测渠道是否异常，包括：对各流量指标向量进行降维处理，得到各流量指标向量在二维平面或三维空间的对应的点，通过计算各点之间的距离来确定所述待监测渠道是否异常。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述降维处理包括主成分分析处理。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述对各流量指标向量进行降维处理，得到各流量指标向量在二维平面或三维空间的对应的点，通过计算各点之间的距离来确定所述待监测渠道是否异常，包括：基于所述第一参考流量指标向量对应的点和所述第二参考流量指标向量对应的点，确定基础参考点；确定第三参考流量指标向量对应的点距离所述基础参考点的第一距离；确定所述待监测渠道的流量指标向量对应的点距离所述基础参考点的第二距离；基于所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王义辉，王安滨，常富洋，
申请(专利权)人：北京淇瑀信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11