榜单异常的处理方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例涉及一种榜单异常的处理方法及装置，所述方法包括：获取目标榜单信息，并按照设定的检测方法对目标榜单信息进行异常检测，得到对应的异常检测结果；将异常检测结果对应的异常样本信息输入到预先训练好的预估模型中进行评估处理，输出异常样本信息对应的在榜时长；根据在榜时长确定反馈调节策略；基于反馈调节策略执行对异常在榜信息的处理。通过创建榜单异常的检测工具，检测出每个榜单信息中存在的异常样本信息，通过设定的反馈调节策略对异常样本信息进行处理，达到治理异常榜单信息的目的；由此，可以实现利用机器审核结合人工审核，形成一套实时报警、反馈、调节的热榜治理机制，维护热榜的公平和稳定的技术效果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
榜单异常的处理方法及装置


[0001]本申请实施例涉及榜单信息处理的
，尤其涉及一种榜单异常的处理方法及装置。

技术介绍

[0002]在信息过载的时代，推荐算法包括个性化推荐算法和个性化推荐系统，推荐算法还包括非个性化推荐，其典型应用场景就是各类榜单。非个性化推荐在互联网时代早期应用较多，但随着搜索引擎崛起，个性化推荐的场景增多，非个性化推荐场景逐渐被压缩。
[0003]目前非个性化推荐算法一般分为时间敏感算法、热度敏感算法或者两者混合。随着“热搜榜”或“排行榜”对上榜信息影响的逐渐增大，一些组织会处于利益的考虑对榜单进行“攻击”，影响排序算法和榜单的公平性，造成“榜单异常”的算法乱象。其中“榜单上下榜异常”作为“榜单异常”的一种会导致榜单公平性丧失的同时，也会影响榜单的公信力，影响平台效益。此外，过多的带有商业目的、娱乐炒作内容的上榜，也会影响用户的体验，对网络环境带来不良影响。
[0004]目前针对排序精选类问题中涉及到“榜单上下榜异常”的研究还比较少，大多数研究仅针对某一话题进行榜单跟踪研究，或者针对榜单中可能存在的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种榜单异常的处理方法，其特征在于，包括：获取目标榜单信息，并按照设定的检测方法对所述目标榜单信息进行异常检测，得到对应的异常检测结果；将所述异常检测结果对应的异常样本信息输入到预先训练好的预估模型中进行评估处理，输出所述异常样本信息对应的在榜时长；根据所述在榜时长确定反馈调节策略；基于所述反馈调节策略执行对所述异常在榜信息的处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照设定的检测方法对所述目标榜单信息进行异常检测，包括：按照设定的检测规则对所述目标榜单信息进行异常检测；和/或，按照设定的检测模型对所述目标榜单信息进行异常检测。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照设定的检测规则对所述目标榜单信息进行异常检测，包括：按照设定的第一检测规则对所述目标榜单信息进行在榜位置变动幅度检测；和，按照设定的第二检测规则对所述目标榜单信息进行相同位置在榜时长检测；和，按照设定的第三检测规则对所述目标榜单信息进行热度排名一致性检测；和，按照设定的第四检测规则对所述目标榜单信息进行主榜副榜异常检测。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照设定的检测模型对所述目标榜单信息进行异常检测，包括：获取所述目标榜单信息对应的目标特征；将所述目标特征输入预先训练好的随机森林分类模型中进行异常检测。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述得到对应的异常检测结果，包括：在按照所述检测规则检测到异常样本信息时，得到对应的规则异常结果；在按照所述检测规则未检测到异常样本信息时，得到对应的规则正常结果；和/或，在按照所述检测模型检测到异常样本信息时，得到对应的分类异常结果；在按照所述检测模型未检测到异常样本信息时，得到对应的分类正常结果。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述异常检测结果对应的异常样本信息输入到预先训练好的预估模型中进行评估处理，输出所述异常样本信息对应的在榜时长，包括：获取所述异...

【专利技术属性】
技术研发人员：艾政阳，冯浩源，李鹏霄，翟羽佳，沈华伟，马宏远，吕东，王媛媛，项菲，王红兵，张浩，佟玲玲，时磊，侯炜，张玉洁，
申请(专利权)人：国家计算机网络与信息安全管理中心，
类型：发明
国别省市：