【技术实现步骤摘要】
信息处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质
[0001]本公开涉及信息处理
，尤其涉及一种信息处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着网络的发展，虚假信息、非法信息可被规模化生产，比如，同一设备使用相似的方式生成大量账号，大量账号发布相似内容，造成网络资源的浪费。由于这些账号之间存在关联性，一般可通过图算法对这种关联性进行捕捉，从而识别非法账号。
[0003]然而，现有的图算法仅可对账号所在设备ID、唯一识别码等单一信息进行关联，在查找非法账号的过程中会出现遗漏的问题，且这一手段过于单一，若非法账号规避了使用同一设备，则现有的图算法无法对其进行识别。
[0004]因此，如何进一步准确有效地识别非法账号，成为目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]本公开实施例提供了一种信息处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，旨在解决相关技术中非法账号的识别缺乏准确性的技术问题。
[0006]第一方面，本公开实施例提供了一种信...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：获取待识别用户集合中每个用户的用户特征信息，所述用户特征信息包括用户身份唯一标识信息、用户账户登录态信息、用户发布信息和用户行为分布信息中的一项或多项；基于所述每个用户的所述用户特征信息，为所述待识别用户集合建立异常用户有权图，其中，所述异常用户有权图的节点用于表征所述待识别用户集合中的异常用户，所述异常用户有权图中任两个节点间的边的权重用于表征所述两个节点表征的异常用户之间的关联程度。2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，还包括：当所述用户特征信息包括所述用户身份唯一标识信息和/或所述用户账户登录态信息时，基于所述用户特征信息，获取与所述用户特征信息关联设置的预设离散值，作为所述用户特征信息的特征值；以及当所述用户特征信息包括所述用户发布信息和/或所述用户行为分布信息时，基于向量转换模型，将所述用户特征信息转换为向量信息，其中，所述向量转换模型是基于历史用户特征信息和所述历史用户特征信息对应的历史向量训练得到的，用于反映所述用户特征信息与所述向量信息的映射关系；通过量化算法对所述向量信息进行量化，得到所述用户特征信息的特征值；以及所述基于所述每个用户的所述用户特征信息，为所述待识别用户集合建立异常用户有权图，包括：基于所述每个用户的所述用户特征信息的特征值，为所述待识别用户集合建立异常用户有权图。3.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，所述基于所述每个用户的所述用户特征信息的特征值，为所述待识别用户集合建立异常用户有权图，包括：基于所述待识别用户集合中全部用户的所述用户特征信息的特征值，确定所述用户特征信息中所述第一用户特征信息的第一特征值直方图，以及确定所述用户特征信息内多个第二用户特征信息中每个所述第二用户特征信息之特征值的聚合特征值；在多个所述聚合特征值中随机选择目标聚合特征值；基于所述目标聚合特征值，获取所述第一用户特征信息的第二特征值直方图；基于多个所述聚合特征值中所述目标聚合特征值以外的其他聚合特征值、所述第一特征值直方图和所述第二特征值直方图，确定所述第一用户特征信息的第三特征值直方图；在基于所述第二特征值直方图求得的第一数值和基于所述第三特征值直方图求得的第二数值的差值大于第一指定差值时，或所述差值的归一化数值大于第二指定差值时，为使得所述多个第二用户特征信息的特征值之聚合特征值为所述目标聚合特征值的用户两两建边，并基于所述差值确定所述边的第一权重。4.根据权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，还包括：当所述边具有多个所述第一权重时，在多个所述第一权重中选择最大权重作为所述边的目标第一权重，或将多个所述第一权重的均值作为所述边的目标第一权重。5.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，所述基于所述每个用户的...
【专利技术属性】
技术研发人员：张宇仁，黄海飞，张波，廖荣森，刘新明，吴珺，谢蒙，
申请(专利权)人：北京字节跳动网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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