一种作弊用户识别方法、装置及设备制造方法及图纸

技术编号:37300550 阅读:8 留言:0更新日期:2023-04-21 22:46
本发明专利技术提供了一种作弊用户识别方法、装置及设备,其中,本发明专利技术所提供的作弊用户识别方法包括:确定目标老用户邀请的多个新用户,根据各新用户参与奖励活动的时间,确定各新用户在受邀后预设时长内参与奖励活动的活动数量以及活动类型,若各新用户参与奖励活动的活动数量的最大值大于第一预设活动数量阈值,且各新用户参与奖励活动的活动类型的数量计数值小于预设活动类型数量计数阈值,则表明同一目标老用户所邀请的新用户在受邀后的预设时长内参与奖励活动的活动数量、参与奖励活动的活动类型高度相似,则可确定该目标老用户为作弊用户。如此,可抓出作弊参与老用户拉新的作弊用户,有效保障了正常参与老用户拉新的用户的应有奖励。应有奖励。应有奖励。

【技术实现步骤摘要】
一种作弊用户识别方法、装置及设备


[0001]本专利技术涉及计算机
,特别是涉及一种作弊用户识别方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]在移动互联网时代,许多线上产品、平台或商家通过设置老用户拉新的方式来促进用户增长。具体由老用户邀请新用户注册,在新用户注册完成后,给予新老用户奖励。
[0003]但是,此种老用户拉新的方式,容易存在部分虚假账户采用黑产手段作弊骗取奖励,占用额外的奖励,进而导致正常参与老用户拉新的用户无法得到应有的奖励。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的在于提供一种作弊用户识别方法、装置及设备,以实现识别作弊的用户,保障正常参与老用户拉新的用户的应有奖励。具体技术方案如下:
[0005]在本专利技术实施的第一方面,首先提供了一种作弊用户识别方法,所述方法包括:
[0006]确定目标老用户邀请的多个新用户;
[0007]根据各所述新用户参与奖励活动的时间,确定各所述新用户在受邀后预设时长内,各所述新用户参与奖励活动的活动数量以及活动类型;
[0008]若各所述新用户参与奖励活动的活动数量的最大值大于第一预设活动数量阈值,且各所述新用户参与奖励活动的活动类型的数量计数值小于预设活动类型数量计数阈值,则确定所述目标老用户为作弊用户。
[0009]结合第一方面,在第二种可能的实施例中,所述方法还包括:
[0010]若各所述新用户参与奖励活动的活动数量的最大值大于第一预设活动数量阈值,且各所述新用户参与奖励活动的活动数量的最大值与参与奖励活动的活动数量的最小值之间的差值小于第二预设活动数量阈值,则确定所述目标老用户为作弊用户。
[0011]结合第一方面,在第三种可能的实施例中,所述方法还包括:
[0012]若各所述新用户参与奖励活动的活动数量的最大值大于第一预设活动数量阈值,且各所述新用户参与奖励活动的活动类型的数量计数值小于预设活动类型数量计数阈值;且各所述新用户参与奖励活动的活动数量的最大值与参与奖励活动的活动数量的最小值之间的差值小于第二预设活动数量阈值,则确定所述目标老用户为作弊用户。
[0013]结合第一方面,在第四种可能的实施例中,所述第一预设活动数量阈值为1,所述预设活动类型数量计数阈值为1,所述第二预设活动数量阈值为1。
[0014]结合第一方面,在第五种可能的实施例中,所述方法还包括:
[0015]若各所述新用户中存在参与目标获利活动的目标用户,确定所述目标老用户为作弊用户。
[0016]在本专利技术实施的第二方面,还提供了一种作弊用户识别装置,所述装置包括:
[0017]第一确定模块,用于确定目标老用户邀请的多个新用户;
[0018]第二确定模块,用于根据各所述新用户参与奖励活动的时间,确定各所述新用户
在受邀后预设时长内,各所述新用户参与奖励活动的活动数量以及活动类型;
[0019]第三确定模块,用于若各所述新用户参与奖励活动的活动数量的最大值大于第一预设活动数量阈值,且各所述新用户参与奖励活动的活动类型的数量计数值大于预设活动类型数量计数阈值,则确定所述目标老用户为作弊用户。
[0020]结合第二方面,在第二种可能的实施例中,所述装置还包括:
[0021]第四确定模块,用于若各所述新用户参与奖励活动的活动数量的最大值大于第一预设活动数量阈值,且各所述新用户参与奖励活动的活动数量的最大值与参与奖励活动的活动数量的最小值之间的差值小于第二预设活动数量阈值,则确定所述目标老用户为作弊用户;
[0022]第五确定模块,用于若各所述新用户参与奖励活动的活动数量的最大值大于第一预设活动数量阈值,且各所述新用户参与奖励活动的活动类型的数量计数值小于预设活动类型数量计数阈值;且各所述新用户参与奖励活动的活动数量的最大值与参与奖励活动的活动数量的最小值之间的差值小于第二预设活动数量阈值,则确定所述目标老用户为作弊用户。
[0023]结合第二方面,在第三种可能的实施例中,所述第一预设活动数量阈值为1,所述预设活动类型数量计数阈值为1,所述第二预设活动数量阈值为1;所述装置还包括:第六确定模块,用于若各所述新用户中存在参与目标获利活动的目标用户,确定所述目标老用户为作弊用户。
[0024]在本专利技术实施的第三方面,还提供了一种电子设备,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;
[0025]存储器,用于存放计算机程序;
[0026]处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现上述任一所述的作弊用户识别方法步骤。
[0027]在本专利技术实施的第四方面,还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一所述的作弊用户识别方法。
[0028]本专利技术实施例提供了一种作弊用户识别方法、装置及设备,其中,本专利技术实施例提供的作弊用户识别方法包括:确定目标老用户邀请的多个新用户,根据各新用户参与奖励活动的时间,确定各新用户在受邀后预设时长内参与奖励活动的活动数量以及活动类型,若各新用户参与奖励活动的活动数量的最大值大于第一预设活动数量阈值,且各新用户参与奖励活动的活动类型的数量计数值小于预设活动类型数量计数阈值,则表明同一目标老用户所邀请的新用户在受邀后的预设时长内参与奖励活动的活动数量、参与奖励活动的活动类型高度相似,则可确定该目标老用户为作弊用户。如此,可抓出作弊参与老用户拉新的作弊用户,有效保障了正常参与老用户拉新的用户的应有奖励。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0030]图1为本专利技术实施例提供的作弊用户识别方法的一种可能的流程示意图;
[0031]图2为本专利技术实施例提供的作弊用户识别方法的另一种可能的流程示意图;
[0032]图3为本专利技术实施例提供的作弊用户识别装置的一种可能的逻辑结构示意图;
[0033]图4为本专利技术实施例提供的电子设备的一种可能的结构示意图。
具体实施方式
[0034]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描述。
[0035]当前许多产品、平台或者商家为了促进用户增长,会设置拉新裂变的活动。拉新裂变的活动具体是由老用户邀请新用户,新用户完成指定的任务后,新老用户获取相应的奖励。后续若新用户表现活跃,邀请该新用户的老用户还可以获取额外的奖励。比如,老用户邀请新用户,新用户在完成注册账户任务后,又连续一周完成签到任务,老用户可以获取一个月的免费会员权益。
[0036]通常老用户可获取的后续奖励的价值往往较高,因此,容易存在虚假账户作弊或者真人众包作弊以骗取奖励的行为发生。比如,存在用户利用作弊软件注册虚假账户以骗取奖励的行为发生,或者存在用户支付小于所获奖励的成本去邀请真人用户注册本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种作弊用户识别方法,其特征在于,所述方法包括:确定目标老用户邀请的多个新用户;根据各所述新用户参与奖励活动的时间,确定各所述新用户在受邀后预设时长内,参与奖励活动的活动数量以及活动类型;若各所述新用户参与奖励活动的活动数量的最大值大于第一预设活动数量阈值,且各所述新用户参与奖励活动的活动类型的数量计数值小于预设活动类型数量计数阈值,则确定所述目标老用户为作弊用户。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:若各所述新用户参与奖励活动的活动数量的最大值大于第一预设活动数量阈值,且各所述新用户参与奖励活动的活动数量的最大值与参与奖励活动的活动数量的最小值之间的差值小于第二预设活动数量阈值,则确定所述目标老用户为作弊用户。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:若各所述新用户参与奖励活动的活动数量的最大值大于第一预设活动数量阈值,且各所述新用户参与奖励活动的活动类型的数量计数值小于预设活动类型数量计数阈值;且各所述新用户参与奖励活动的活动数量的最大值与参与奖励活动的活动数量的最小值之间的差值小于第二预设活动数量阈值,则确定所述目标老用户为作弊用户。4.根据权利要求1

3任一所述的方法,其特征在于,所述第一预设活动数量阈值为1,所述预设活动类型数量计数阈值为1,所述第二预设活动数量阈值为1。5.根据权利要求1

3任一所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:若各所述新用户中存在参与目标获利活动的目标用户,确定所述目标老用户为作弊用户。6.一种作弊用户识别装置,其特征在于,所述装置包括:第一确定模块,用于确定目标老用户邀请的多个新用户;第二确定模块,用于根据各所述新用户参与奖励活动的时间,确定各所述新用户在受邀后预设时长内,参与奖励活动的活动数量以及活...

【专利技术属性】
技术研发人员:马晓燕王萁淇
申请(专利权)人:北京奇艺世纪科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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