网络购票的舞弊行为自动检测方法、设备及可读存储介质技术

本发明专利技术公开了网络购票的舞弊行为自动检测方法、设备及可读存储介质，该网络购票的舞弊行为自动检测方法包括：通过获取通过当前账号已购买的车票的购票总数和已退去的车票的退票总数，然后基于购票总数的预设权重比例和退票总数的预设权重比例，对购票总数和退票总数进行求和处理，得到总分值，最后若总分值大于或等于历史均值，则确定在该目标时间段内当前账号存在网络购票的舞弊行为，因为在一个目标时间段内，购票总数和退票总数越多，则代表存在网络购票的舞弊行为的可能性越大，同时历史均值基于网络购票的历史舞弊行为精准地计算得到，从而当总分值大于或等于历史均值时，准确地确定当前账号存在网络购票的舞弊行为，提高了检测网络购票的舞弊行为的准确性。

Automatic detection method, equipment and readable storage medium of fraud in network ticket purchase

【技术实现步骤摘要】
网络购票的舞弊行为自动检测方法、设备及可读存储介质
本专利技术涉及互联网数据处理领域，尤其涉及一种网络购票的舞弊行为自动检测方法、计算机设备及可读存储介质。
技术介绍
随着网络购票越来越普及，网络购票的舞弊行为越来越多。在传统方法中，通过当前购票人在一个时间段内，已购买了大量的车票的方式判断当前购票人存在网络购票的舞弊行为，但是，即使当前购票人已购买了少量的车票也可以存在网络购票的舞弊行为，从而导致检测网络购票的舞弊行为的准确性低下。因此，寻找一种准确的网络购票的舞弊行为检测方法成为本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种方法、计算机设备及可读存储介质，以解决检测网络购票的舞弊行为的准确性低下的问题。一种网络购票的舞弊行为自动检测方法，包括：在预设的目标时间段内，获取通过当前账号已购买的车票的购票总数；在所述目标时间段内，获取通过所述当前账号已退去的车票的退票总数；基于所述购票总数的预设权重比例和所述退票总数的预设权重比例，对所述购票总数和所述退票总数进行求和处理，得到总分值；获取历史均值，其中，所述历史均值基于所述网络购票的历史舞弊行为预先计算得到；若所述总分值大于或等于所述历史均值，则在所述目标时间段内确定所述当前账号存在网络购票的舞弊行为。一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。上述网络购票的舞弊行为自动检测方法、计算机设备及可读存储介质中，通过在预设的目标时间段内，获取通过当前账号已购买的车票的购票总数和已退去的车票的退票总数，然后基于购票总数的预设权重比例和退票总数的预设权重比例，对购票总数和退票总数进行求和处理，得到总分值，最后若总分值大于或等于历史均值，则确定在该目标时间段内当前账号存在网络购票的舞弊行为，因为在一个目标时间段内，购票总数和退票总数越多，则代表存在网络购票的舞弊行为的可能性越大，同时历史均值基于网络购票的历史舞弊行为精准地计算得到，从而当总分值大于或等于历史均值时，准确地确定在该目标时间段内当前账号存在网络购票的舞弊行为，提高了检测网络购票的舞弊行为的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一实施例中网络购票的舞弊行为自动检测方法的一应用环境示意图；图2是本专利技术一实施例中网络购票的舞弊行为自动检测方法的一流程图；图3是本专利技术一实施例中计算机设备的一示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本申请提供的方法，可应用如图1的应用环境中，该应用环境包括服务端和客户端，其中，客户端通过有线网络或无线网络与服务端进行通信。其中，客户端可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务端或者是多个服务端组成的服务端集群来实现。客户端用于发送购票请求、退票请求和输出网络购票舞弊行为的预警指令对应的预警信息，服务端用于响应购票请求和退票请求，同时计算总分值，以及识别网络购票的舞弊行为。在一实施例中，如图2所示，提供一种网络购票的舞弊行为自动检测方法，以该网络购票的舞弊行为自动检测方法应用在图1中的服务端为例进行说明，包括如下步骤：S10、在预设的目标时间段内，获取通过当前账号已购买的车票的购票总数。具体地，从目前网络购买火车票的情况来看，每当逢年过节或周末，难以购买到火车票，明明看着有余票就是买不到，但是通过网络购票的舞弊用户中却可以买到火车票，因此为了能够准确地检测网络购票的舞弊行为，服务端需要获取在预设的目标时间段内，通过当前账号已购买的车票的购票总数在购票数据库中的存储路径，然后根据该存储路径提取该购票总数，也即，客户端采用当前账号向指定购票系统发起登录请求，当服务端接收到该登录请求时，对当前账号进行校验处理，当校验结果为通过时，允许当前账号进行购票，可以理解的是，当前账号每成功购买一次，服务端会记录购票次数，同时记录购票时间，以及将在预设的目标时间段内，通过当前账号购买的火车票的购票次数的总和确定为购票总数，并将该购票总数存储至购票数据库中。比如，假设预设的目标时间段为2天或72小时，通过当前账号已购买的车票的购票总数为30，购票数据库为MySQL数据库，购票总数的存储路径为“C:\ProgramFiles\MySQL\MySQLServer5.0\data\”，首先在MySQL数据库中获取“C:\ProgramFiles\MySQL\MySQLServer5.0\data\”，然后根据该“C:\ProgramFiles\MySQL\MySQLServer5.0\data\”提取30。需要说明的是，购票数据库可以为MySQL数据库或oracle数据库等，客户端可以为智能手机或智能平板电脑等，购票数据库和客户端的具体内容，可以根据实际应用进行设定，此处不做限制。S20、在目标时间段内，获取通过当前账号已退去的车票的退票总数。具体地，能够准确地检测网络购票的舞弊行为，服务端需要在目标时间段内，获取通过当前账号已退去的车票的退票总数，也即，若当前账号每成功退票一次，服务端会记录退票次数，同时记录退票时间，以及将在预设的目标时间段内，通过当前账号退去的火车票的购票次数的总和确定为退票总数，并将该退票总数存储至退票数据库中。可以理解的是，退票数据库可以为MySQL数据库或oracle数据库等，退票数据库的具体内容，可以根据实际应用进行设定，此处不做限制。S30、基于购票总数的预设权重比例和退票总数的预设权重比例，对购票总数和退票总数进行求和处理，得到总分值。具体地，在步骤S30之前，还包括：服务端通过预先设置好的账号身份对应关系，获取当前账号对应的当前用户的当前身份标识，同时接收客户端发来的通过当前账号填入的乘客的购票乘客身份标识，当购买成功时，获取已购买车票的乘客的购票乘客身份标识，以及接收客户端发来的通过当前账号退去车票的乘客的退票乘客身份标识，其中，当前身份标识唯一标识当前用户，购票乘客身份标识唯一标识已购买车票的乘客，退票乘客身份标识唯一标识已退去车票的乘客。需要说明的是，当前身份标识、购票乘客身份标识和退票乘客身份标识本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络购票的舞弊行为自动检测方法，其特征在于，所述网络购票的舞弊行为自动检测方法包括：/n在预设的目标时间段内，获取通过当前账号已购买的车票的购票总数；/n在所述目标时间段内，获取通过所述当前账号已退去的车票的退票总数；/n基于所述购票总数的预设权重比例和所述退票总数的预设权重比例，对所述购票总数和所述退票总数进行求和处理，得到总分值；/n获取历史均值，其中，所述历史均值基于所述网络购票的历史舞弊行为预先计算得到；/n若所述总分值大于或等于所述历史均值，则在所述目标时间段内确定所述当前账号存在网络购票的舞弊行为。/n

【技术特征摘要】
1.一种网络购票的舞弊行为自动检测方法，其特征在于，所述网络购票的舞弊行为自动检测方法包括：
在预设的目标时间段内，获取通过当前账号已购买的车票的购票总数；
在所述目标时间段内，获取通过所述当前账号已退去的车票的退票总数；
基于所述购票总数的预设权重比例和所述退票总数的预设权重比例，对所述购票总数和所述退票总数进行求和处理，得到总分值；
获取历史均值，其中，所述历史均值基于所述网络购票的历史舞弊行为预先计算得到；
若所述总分值大于或等于所述历史均值，则在所述目标时间段内确定所述当前账号存在网络购票的舞弊行为。


2.如权利要求1所述的网络购票的舞弊行为自动检测方法，其特征在于，其中，所述总分值越大，则所述舞弊行为的舞弊程度越严重。


3.如权利要求1所述的网络购票的舞弊行为自动检测方法，其特征在于，在所述基于所述购票总数的预设权重比例和所述退票总数的预设权重比例，对所述购票总数和所述退票总数进行求和处理，得到总分值之前，所述网络购票的舞弊行为自动检测方法还包括：
获取已购买车票的乘客的购票乘客身份标识和已退去车票的乘客的退票乘客身份标识；
分析所述购票乘客身份标识标记的购票乘客和所述退票乘客身份标识标记的退票乘客之间的第一关系网疏远值；
所述基于所述购票总数的预设权重比例和所述退票总数的预设权重比例，对所述购票总数和所述退票总数进行求和处理，得到总分值包括：
基于所述购票总数的预设权重比例、所述退票总数的预设权重比例和所述第一关系网疏远值的预设权重比例，对所述购票总数、所述退票总数和所述第一关系网疏远值进行求和处理，得到总分值。


4.如权利要求3所述的网络购票的舞弊行为自动检测方法，其特征在于，在所述基于所述购票总数的预设权重比例、所述退票总数的预设权重比例和所述第一关系网疏远值的预设权重比例，对所述购票总数、所述退票总数和所述第一关系网疏远值进行求和处理，得到总分值之前，所述网络购票的舞弊行为自动检测方法还包括：
获取所述当前账号对应的当前用户的当前身份标识；
分析所述当前身份标识标记的当前用户和所述购票乘客身份标识标记的购票乘客之间的关系网密切值；
所述基于所述购票总数的预设权重比例、所述退票总数的预设权重比例和所述第一关系网疏远值的预设权重比例，对所述购票总数、所述退票总数和所述第一关系网疏远值进行求和处理，得到总分值包括：
基于所述购票总数的预设权重比例、所述退票总数的预设权重比例、所述第一关系网疏远值的预设权重比例和所述关系网密切值的预设权重比例，对所述购票总数、所述退票总数、所述第一关系网疏远值和所述关系网密切值进行求和处理，得到总分值。


5.如权利要求4所述的网络购票的舞弊行为自动检测方法，其特征在于，在所述基于所述购票总数的预设权重比例、所述退票总数的...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖腾飞，
申请(专利权)人：恒大智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44