基于社交平台的数据推送方法、系统及云平台技术方案

本申请实施例提供的基于社交平台的数据推送方法、系统及云平台，可以实现对社交行为监测日志对应的目标行为事件序列的自动确定，从而对目标行为事件序列进行目标行为事件簇识别，提高了可疑行为的识别速度。进一步地，目标行为事件序列中的目标行为事件簇为不常规行为事件簇，不常规行为事件簇则能够指示后续可能产生的新可疑行为，因而，对不常规行为事件簇进行识别，并在基于不常规行为事件簇的识别结果识别出符合可疑行为提示指标时生成可疑行为提示，可以对后续可能产生的新可疑行为进行提醒，能保证可疑行为识别的精度和速度。能保证可疑行为识别的精度和速度。能保证可疑行为识别的精度和速度。

【技术实现步骤摘要】
基于社交平台的数据推送方法、系统及云平台


[0001]本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种基于社交平台的数据推送方法、系统及云平台。

技术介绍

[0002]在社交网络中，为了增加社交交友匹配的准确性，以及保障平台用户的人身和财产安全，社交平台需要建立用户个人行为监测检验机制，以维护平台的正常秩序。在传统的监测机制中，通常通过对用户上载的个人信息进行识别认证，以及对用户在账号使用过程中进行敏感行为监控的方式进行。然而，随着不良用户的可疑行为隐藏得愈发难识别，传统的监测机制不能达到较好的效果。如果不能对可疑账号进行有效处理，在社交平台的数据推送时，可能会将可疑账号推送至普通用户，一旦普通用户受到可疑账户的可疑行为的影响，将对社交平台造成风险。因此，需要一种能够准确监测识别账号可疑行为，保证社交平台数据推送安全性的方式。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种基于社交平台的数据推送方法、系统及云平台。
[0004]根据本申请的一方面，提供了一种基于社交平台的数据推送方法，应用于社交云平台，该方法包括：响应于针对目标账号的状态检测指令，获取该目标账号在第u个监测时间段监测得到的社交行为监测日志集；其中，该社交行为监测日志集中包括多个社交行为监测日志；针对任一该社交行为监测日志，对该社交行为监测日志进行行为事件切分，得到该社交行为监测日志对应的备选行为事件序列；确定该备选行为事件序列中的各个备选行为事件簇的监测评分，并依据该各个备选行为事件簇的监测评分从该备选行为事件序列中确定出对照行为事件序列；该对照行为事件序列中的行为事件簇是该备选行为事件序列中所对应监测评分符合预设要求的备选行为事件簇；基于该对照行为事件序列确定目标行为事件序列，该目标行为事件序列中的目标行为事件簇为不常规行为事件簇；基于该目标行为事件序列进行目标行为事件簇识别，并在基于识别结果识别出符合可疑行为提示指标时生成可疑行为提示；当该目标账号产生的可疑行为提示的次数超过预设次数时，对该目标账号进行预设处理；其中，该社交云平台在进行社交数据推送时，屏蔽被执行该预设处理的账号信息。
[0005]作为一种可选的实施方式，该确定该备选行为事件序列中的各个备选行为事件簇的监测评分，包括：针对该备选行为事件序列中行为事件组成数量大于数量阈值的任一第一备选行为事件簇，确定第一备选行为事件簇的锁定性评分和第一备选行为事件簇的独立性评分，并基于第一备选行为事件簇的锁定性评分和第一备选行为事件簇的独立性评分确定第一备选行为事件簇的监测评分；针对该备选行为事件序列中行为事件组成数量不大于该数量阈值的任一第二备选行为事件簇，确定第二备选行为事件簇的独立性评分，并将第二备选行为事件簇的独立性评分作为第二备选行为事件簇的监测评分。
[0006]作为一种可选的实施方式，该确定第一备选行为事件簇的锁定性评分，包括：确定该第一备选行为事件簇对应的切分事件块，每一个切分事件块由对该第一备选行为事件簇进行分解获得的多个切分事件组构建得到，每个切分事件组由该第一备选行为事件簇中的一个行为事件或多个邻接行为事件构建得到；针对每一个切分事件块，获取切分事件块中的每个切分事件组在该社交行为监测日志集中存在的可信系数；基于该每个切分事件组在该社交行为监测日志集中存在的可信系数以及该第一备选行为事件簇在该社交行为监测日志集中存在的可信系数，确定切分事件块所对应的锁定性评分；将各个切分事件块所对应的锁定性评分中的最小锁定性评分确定为该第一备选行为事件簇的锁定性评分；该确定第一备选行为事件簇的独立性评分，包括：在该社交行为监测日志集中确定该第一备选行为事件簇的边界行为事件集合，该边界行为事件集合包括至少一个边界行为事件；获取每个边界行为事件与该第一备选行为事件簇拼接获得的拼接备选行为事件簇分别在该社交行为监测日志集中存在的可信系数；基于各个拼接备选行为事件簇在该社交行为监测日志集中存在的可信系数，确定该第一备选行为事件簇的独立性评分。
[0007]作为一种可选的实施方式，该边界行为事件集合包括的边界行为事件为该第一备选行为事件簇在该社交行为监测日志集中的前邻接行为事件或后邻接行为事件；该获取每个边界行为事件与该第一备选行为事件簇拼接获得的拼接备选行为事件簇分别在该社交行为监测日志集中存在的可信系数，包括获取该边界行为事件集合中的每个前邻接行为事件与该第一备选行为事件簇拼接获得的第一拼接备选行为事件簇分别在该社交行为监测日志集中存在的可信系数；获取该边界行为事件集合中的每个后邻接行为事件与该第一备选行为事件簇拼接获得的第二拼接备选行为事件簇分别在该社交行为监测日志集中存在的可信系数；该基于各个拼接备选行为事件簇在该社交行为监测日志集中存在的可信系数，确定该第一备选行为事件簇的独立性评分，包括：基于各个第一拼接备选行为事件簇在该社交行为监测日志集中存在的可信系数，确定信息量期望E1；基于各个第二拼接备选行为事件簇在该社交行为监测日志集中存在的可信系数，确定信息量期望E2；将该信息量期望E1与该信息量期望E2中的最小信息量期望确定为该第一备选行为事件簇的独立性评分；该基于该对照行为事件序列确定目标行为事件序列，包括：获取筛选行为事件序列库，该筛选行为事件序列库是由常规行为事件簇以及基于在该第u个监测时间段之前归纳获得的行为事件数据确定的目标行为事件序列建立得到；在该筛选行为事件序列库中对该对照行为事件序列中的每个行为事件簇进行索引，基于未索引到的行为事件簇确定该目标行为事件序列。
[0008]作为一种可选的实施方式，选定目标行为事件簇为该目标行为事件序列中的任一目标行为事件簇；该方法还包括：在该筛选行为事件序列库中索引与该选定目标行为事件簇对应的配对行为事件簇；如果索引到，则基于该选定目标行为事件簇和该配对行为事件簇确定新的目标行为事件簇，并基于该新的目标行为事件簇对该目标行为事件序列进行完善；基于完善后的目标行为事件序列对该筛选行为事件序列库进行完善。
[0009]作为一种可选的实施方式，选定目标行为事件簇为该目标行为事件序列中的任一目标行为事件簇，该基于该目标行为事件序列进行目标行为事件簇识别，包括：获取该选定目标行为事件簇在v个监测时间段内归纳获得的行为事件数据中的第一事件发生频率，以及获取该选定目标行为事件簇在目标监测时间段内归纳获得的行为事件数据中的第二事
件发生频率，该目标监测时间段表示w个监测时间段中清除该v个监测时间段后留下的监测时间段；计算该第一事件发生频率与该第二事件发生频率间的比例；将该第一事件发生频率与该第二事件发生频率间的比例确定为该选定目标行为事件簇的识别结果；其中，该w个监测时间段包括该第u个监测时间段和该第u个监测时间段之前的k个监测时间段，该k=w
‑
1；该v个监测时间段包括该第u个监测时间段和该第u个监测时间段之前的s个监测时间段，该s=v
‑
1，其中，u≥w＞v。
[0010]作为一种可选的实施方式，选定目标行为事件簇为该目标行为事件序列中的任一目标行为事件簇，该基于该目标行为事件序列进行目标行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于社交平台的数据推送方法，其特征在于，应用于所述社交云平台，所述方法包括：响应于针对目标账号的状态检测指令，获取所述目标账号在第u个监测时间段监测得到的社交行为监测日志集；其中，所述社交行为监测日志集中包括多个社交行为监测日志；针对任一所述社交行为监测日志，对所述社交行为监测日志进行行为事件切分，得到所述社交行为监测日志对应的备选行为事件序列；确定所述备选行为事件序列中的各个备选行为事件簇的监测评分，并依据所述各个备选行为事件簇的监测评分从所述备选行为事件序列中确定出对照行为事件序列；所述对照行为事件序列中的行为事件簇是所述备选行为事件序列中所对应监测评分符合预设要求的备选行为事件簇；基于所述对照行为事件序列确定目标行为事件序列，所述目标行为事件序列中的目标行为事件簇为不常规行为事件簇；基于所述目标行为事件序列进行目标行为事件簇识别，并在基于识别结果识别出符合可疑行为提示指标时生成可疑行为提示；当所述目标账号产生的可疑行为提示的次数超过预设次数时，对所述目标账号进行预设处理；其中，所述社交云平台在进行社交数据推送时，屏蔽被执行所述预设处理的账号信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述备选行为事件序列中的各个备选行为事件簇的监测评分，包括：针对所述备选行为事件序列中行为事件组成数量大于数量阈值的任一第一备选行为事件簇，确定第一备选行为事件簇的锁定性评分和第一备选行为事件簇的独立性评分，并基于第一备选行为事件簇的锁定性评分和第一备选行为事件簇的独立性评分确定第一备选行为事件簇的监测评分；针对所述备选行为事件序列中行为事件组成数量不大于所述数量阈值的任一第二备选行为事件簇，确定第二备选行为事件簇的独立性评分，并将第二备选行为事件簇的独立性评分作为第二备选行为事件簇的监测评分。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定第一备选行为事件簇的锁定性评分，包括：确定所述第一备选行为事件簇对应的切分事件块，每一个切分事件块由对所述第一备选行为事件簇进行分解获得的多个切分事件组构建得到，每个切分事件组由所述第一备选行为事件簇中的一个行为事件或多个邻接行为事件构建得到；针对每一个切分事件块，获取切分事件块中的每个切分事件组在所述社交行为监测日志集中存在的可信系数；基于所述每个切分事件组在所述社交行为监测日志集中存在的可信系数以及所述第一备选行为事件簇在所述社交行为监测日志集中存在的可信系数，确定切分事件块所对应的锁定性评分；将各个切分事件块所对应的锁定性评分中的最小锁定性评分确定为所述第一备选行为事件簇的锁定性评分；所述确定第一备选行为事件簇的独立性评分，包括：
在所述社交行为监测日志集中确定所述第一备选行为事件簇的边界行为事件集合，所述边界行为事件集合包括至少一个边界行为事件；获取每个边界行为事件与所述第一备选行为事件簇拼接获得的拼接备选行为事件簇分别在所述社交行为监测日志集中存在的可信系数；基于各个拼接备选行为事件簇在所述社交行为监测日志集中存在的可信系数，确定所述第一备选行为事件簇的独立性评分。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述边界行为事件集合包括的边界行为事件为所述第一备选行为事件簇在所述社交行为监测日志集中的前邻接行为事件或后邻接行为事件；所述获取每个边界行为事件与所述第一备选行为事件簇拼接获得的拼接备选行为事件簇分别在所述社交行为监测日志集中存在的可信系数，包括获取所述边界行为事件集合中的每个前邻接行为事件与所述第一备选行为事件簇拼接获得的第一拼接备选行为事件簇分别在所述社交行为监测日志集中存在的可信系数；获取所述边界行为事件集合中的每个后邻接行为事件与所述第一备选行为事件簇拼接获得的第二拼接备选行为事件簇分别在所述社交行为监测日志集中存在的可信系数；所述基于各个拼接备选行为事件簇在所述社交行为监测日志集中存在的可信系数，确定所述第一备选行为事件簇的独立性评分，包括：基于各个第一拼接备选行为事件簇在所述社交行为监测日志集中存在的可信系数，确定信息量期望E1；基于各个第二拼接备选行为事件簇在所述社交行为监测日志集中存在的可信系数，确定信息量期望E2；将所...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐佳贵，
申请(专利权)人：廊坊风川科技有限公司，
类型：发明
国别省市：