基于用户行为的对象分配方法、装置、计算机设备和介质制造方法及图纸

本申请属于智能决策领域，公开了一种基于用户行为的对象分配方法、装置、计算机设备及可读存储介质。所述方法包括：根据预设展示频次，在用户操作界面上生成功能模块；响应用户滑动和/或点击的联动操作，并根据所述联动操作生成基于所述功能模块的标识操作符；根据所述标识操作符确定与所述联动操作对应的数据对象集；获取与所述数据对象集对应的用户的匹配必然率，其中，所述匹配必然率用于表示用户获取到所述数据对象集中的数据对象的级别；根据所述匹配必然率为用户分配所述数据对象。采用本方法解决了对异常用户处理不准确的技术问题。本申请还涉及区块链技术，所述用户行为数据可存储于区块链中。

【技术实现步骤摘要】
基于用户行为的对象分配方法、装置、计算机设备和介质
本申请涉及智能决策领域，特别是涉及一种基于用户行为的对象分配方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
羊毛党养号是指用户注册APP或者网站后，会针对性地用自动化工具进行一定规律的操作来保持虚假的活动度，比如：每日定时签到，将自己伪装成正常用户来规避长期不活动的风控处置；但一旦有利益活动，比如双十一发券，就会立即进行抢券操作。现有技术中一般会直接封禁该类异常用户的账号，或者直接通过为该类异常用户生成异常标签限制其对象/数据获取的能力，但是这种方式无法准确区分不同时期异常用户的行为，并对其行为数据进行处理，所以亟需一种对不同异常用户参与活动进行数据监控的方案，解决现有技术中因无法对不同异常用户进行准确数据监控导致的对异常用户处理不准确的技术问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，本申请提供一种基于用户行为的对象分配方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中因无法对不同异常用户进行准确数据监控，导致的对异常用户处理不准确的技术问题。一种基于用户行为的对象分配方法，所述方法包括：根据预设展示频次，在用户操作界面上生成功能模块；响应用户滑动和/或点击的联动操作，并根据所述联动操作生成基于所述功能模块的标识操作符；根据所述标识操作符确定与所述联动操作对应的数据对象集；获取所述用户的匹配必然率，其中，所述匹配必然率用于表示用户获取到所述数据对象集中的数据对象的级别；根据所述匹配必然率为用户分配所述数据对象。一种基于用户行为的对象分配装置，所述装置包括：功能生成模块，用于根据预设展示频次，在用户操作界面上生成功能模块；标识生成模块，用于响应用户滑动和/或点击的联动操作，并根据所述联动操作生成基于所述功能模块的标识操作符；对象确定模块，用于根据所述标识操作符确定与所述联动操作对应的数据对象集；概率获取模块，用于获取所述用户的匹配必然率，其中，所述匹配必然率用于表示用户获取到所述数据对象集中的数据对象的级别；对象匹配模块，用于根据所述匹配必然率为用户分配所述数据对象。一种计算机设备，包括存储器和处理器，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基于用户行为的对象分配方法的步骤。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基于用户行为的对象分配方法的步骤。上述基于用户行为的对象分配方法、装置、计算机设备和存储介质，通过基于用户行为数据，为每一个用户生成一个局部异常因子，用于表示该用户为异常的值，并根据该异常值对用户进行分类，并为每一类的每一个用户生成至少一个匹配必然率，并响应用户的操作调取对应的数据对象集，根据与该数据对象对应的匹配必然率给用户匹配数据对象，实现对不同异常用户进行准确数据监控，限制某一功能模块上不同异常用户活动量、得到对应的数据对象集中数据对象的概率，提高对异常用户处理的准确率。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为基于用户行为的对象分配方法的应用环境示意图；图2为基于用户行为的对象分配方法的流程示意图；图3为另一实施例的的流程示意图；图4为图3另一实施例的流程示意图；图5为图2另一实施例的流程示意图；图6为基于用户行为的对象分配装置的示意图；图7为一个实施例中计算机设备的示意图。具体实施方式除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。本专利技术实施例提供的基于用户行为的对象分配方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，该应用环境可以包括终端102、网络以及服务端104，网络用于在终端102和服务端104之间提供通信链路介质，网络可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。用户可以使用终端102通过网络与服务端104交互，以接收或发送消息等。终端102上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。终端102可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIII，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。服务端104可以是提供各种服务的服务器，例如对终端102上显示的页面提供支持的后台服务器。需要说明的是，本申请实施例所提供的基于用户行为的对象分配方法一般由服务端/终端执行，相应地，基于用户行为的对象分配装置一般设置于服务端/终端设备中。本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于用户行为的对象分配方法，其特征在于，所述方法包括：/n根据预设展示频次，在用户操作界面上生成功能模块；/n响应用户滑动和/或点击的联动操作，并根据所述联动操作生成基于所述功能模块的标识操作符；/n根据所述标识操作符确定与所述联动操作对应的数据对象集；/n获取所述用户的匹配必然率，其中，所述匹配必然率用于表示用户获取到所述数据对象集中的数据对象的级别；/n根据所述匹配必然率为用户分配所述数据对象。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于用户行为的对象分配方法，其特征在于，所述方法包括：
根据预设展示频次，在用户操作界面上生成功能模块；
响应用户滑动和/或点击的联动操作，并根据所述联动操作生成基于所述功能模块的标识操作符；
根据所述标识操作符确定与所述联动操作对应的数据对象集；
获取所述用户的匹配必然率，其中，所述匹配必然率用于表示用户获取到所述数据对象集中的数据对象的级别；
根据所述匹配必然率为用户分配所述数据对象。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取所述用户的匹配必然率之前，还包括：
从用户数据库获取所述用户的用户行为数据，其中，所述用户数据库定时和/或不定时更新所述用户行为数据；
对所述用户行为数据进行异常分析，得到每个用户的局部异常因子，其中，每一用户对应至少一个局部异常因子；
根据所述局部异常因子为所述用户生成与所述数据对象集对应的所述匹配必然率。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述用户行为数据进行异常分析，得到每个用户的局部异常因子，包括：
根据功能模块的类别归纳用户行为数据，得到基于功能模块的活动特征数据；
通过LOF算法计算所述活动特征数据，得到所述局部异常因子。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据功能模块的类别归纳用户行为数据，得到基于功能模块的活动特征数据，包括：
获取所述功能模块对应的用户特征数据，作为所述用户行为数据，并计算所述用户行为数据的最大值和最小值；
根据所述最大值和最小值归一化处理每一维度的用户行为数据，得到活动特征数据。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述局部异常因子为所述用户生成与所述数据对象集对应的所述匹配必然率，包括：
基于所述局部异常因子，按照黄金分割法为所述用户划分为处理等级...

【专利技术属性】
技术研发人员：敖琦，唐炳武，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44