对象行为模式确定方法技术

本申请涉及一种对象行为模式确定方法

【技术实现步骤摘要】
对象行为模式确定方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种对象行为模式确定方法
、
装置
、
计算机设备
、
存储介质和计算机程序产品
。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的发展，出现了各种各样的应用程序，使得用户可以基于应用程序实现网上购物
、
线上支付
、
以及沟通交流等，极大地便利了用户的生活，但由于互联网的虚拟性，在众多的互联网用户中，或多或少存在着一些风险用户，其产生的风险行为
(
如电信欺诈等
)
会对其他用户造成安全威胁，为提高交互环境的安全性，对用户或账号等对象的行为进行分析，以识别出风险对象
。
[0003]但在行为分析过程中，现有技术主要依赖于历史经验挖掘行为特征信息，对于不同场景下触发的不同行为，难以实现相关数据的有效融合，存在准确性低的问题
。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高行为模式分析结果准确性的对象行为模式确定方法
、
装置
、
计算机设备
、
计算机可读存储介质和计算机程序产品
。
[0005]第一方面，本申请提供了一种对象行为模式确定方法
。
所述方法包括：
[0006]获取目标对象所产生的每一行为的行为数据，所述行为数据包含至少一个维度的行为描述信息；
[0007]对各所述行为数据分别进行数据编码，得到每一所述行为各自匹配的多维编码数据；所述多维编码数据的维度，包括每一所述行为数据所包含的行为描述信息所属维度的维度并集；
[0008]对由各所述多维编码数据所构成的编码数据序列，进行至少一个维度的数据映射处理，得到所述至少一个维度下的行为序列特征；
[0009]基于所述至少一个维度下的行为序列特征，确定所述目标对象的行为模式
。
[0010]在一个实施例中，所述获取目标对象所产生的每一行为的行为数据，包括：
[0011]获取目标对象所产生的每一行为的原始行为数据；
[0012]对各所述原始行为数据中同一维度的行为描述信息，进行格式归一化处理，得到每一行为的行为数据
。
[0013]在一个实施例中，所述方法还包括：
[0014]按照所述多维编码数据所表征行为的发生时间顺序，对所述多维编码数据进行排序，得到编码数据序列
。
[0015]在一个实施例中，所述将所述目标编码字符相同的多维编码数据划分为同一组，得到多维编码数据组，包括：将所述目标编码字符相同的多维编码数据，按照所述多维编码数据所表征行为的发生时间排序，得到多维编码数据组
。
[0016]第二方面，本申请还提供了一种对象行为模式确定装置
。
所述装置包括：
[0017]数据获取模块，用于获取目标对象所产生的每一行为的行为数据，所述行为数据包含至少一个维度的行为描述信息；
[0018]数据编码模块，用于对各所述行为数据分别进行数据编码，得到每一所述行为各自匹配的多维编码数据；所述多维编码数据的维度，包括每一所述行为数据所包含的行为描述信息所属维度的维度并集；
[0019]数据映射模块，用于对由各所述多维编码数据所构成的编码数据序列，进行至少一个维度的数据映射处理，得到所述至少一个维度下的行为序列特征；
[0020]行为模式确定模块，用于基于所述至少一个维度下的行为序列特征，确定所述目标对象的行为模式
。
[0021]在一个实施例中，所述对象行为模式确定装置还包括排列信息确定模块；所述排列信息确定模块，用于基于每一所述行为数据所包含的行为描述信息，确定各所述行为描述数据所属维度的维度并集；将所述维度并集中的维度进行排列，确定每一维度的排列信息；
[0022]所述数据编码模块，还用于针对每一所述行为数据，对所述行为数据所包含的行为描述信息分别进行编码处理，得到所述行为描述信息的编码字符；基于所述行为描述信息所属维度的排列信息，排列所述编码字符，得到所述行为数据的多维编码数据
。
[0023]在一个实施例中，所述数据编码模块，还用于基于所述行为描述信息所属维度的排列信息，排列所述编码字符，得到包含部分编码的初始多维编码数据；对所述初始多维编码数据中缺失编码字符的维度进行目标数据填充，得到更新的多维编码数据
。
[0024]在一个实施例中，所述数据获取模块，还用于获取目标对象所产生的每一行为的原始行为数据；对各所述原始行为数据中同一维度的行为描述信息，进行格式归一化处理，得到每一行为的行为数据
。
[0025]在一个实施例中，所述编码数据序列中的多维编码数据，按照所述多维编码数据所表征行为的发生时间顺序排列；所述数据映射模块，还用于按照所述编码数据序列中各多维编码数据的排列顺序，对所述编码数据序列进行至少一个维度的数据映射处理，得到在至少一个维度下的行为序列特征
。
[0026]在一个实施例中，所述对象行为模式确定装置还包括排序模块；所述排序模块用于按照所述多维编码数据所表征行为的发生时间顺序，对所述多维编码数据进行排序，得到编码数据序列
。
[0027]在一个实施例中，所述数据获取模块，还用于获取目标对象的行为数据序列；所述行为数据序列中的行为数据，用于表征所述目标对象所产生的行为，各所述行为数据按所述行为的发生时间排序；所述多维编码数据在所述编码数据序列中的排序位置，与所述多维编码数据所匹配的行为数据在所述行为数据序列中的排序位置相同
。
[0028]在一个实施例中，所述数据映射处理的维度包括时间维度；所述数据映射模块，还包括时间维度数据映射单元；
[0029]所述时间维度数据映射单元，用于获取时间维度算子；所述时间维度算子，表征时间维度的数据映射关系；确定所述时间维度算子所匹配的时长条件；从所述编码数据序列中，确定出时间数据符合所述时长条件的连续多维编码数据；基于所述时间维度算子，对所述连续多维编码数据进行数据映射处理，得到所述目标对象在时间维度下的行为序列特
征
。
[0030]在一个实施例中，所述时间维度数据映射单元，还用于确定所述时间维度算子所匹配的时间窗口；基于在所述编码数据序列中动态滑动的时间窗口，将处于同一时间窗口的各多维编码数据作为连续多维编码数据
。
[0031]在一个实施例中，所述时间维度数据映射单元，还用于基于所述时间维度算子，对处于同一时间窗口的连续多维编码数据，进行行为时序特征提取，得到所述目标对象的连续行为序列特征
。
[0032]在一个实施例中，所述数据映射处理的维度包括对象维度；所述数据映射模块，还包括对象维度数据映射单元；
[0033]所述对象维度数据映射本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种对象行为模式确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象所产生的每一行为的行为数据，所述行为数据包含至少一个维度的行为描述信息；对各所述行为数据分别进行数据编码，得到每一所述行为各自匹配的多维编码数据；所述多维编码数据的维度，包括每一所述行为数据所包含的行为描述信息所属维度的维度并集；对由各所述多维编码数据所构成的编码数据序列，进行至少一个维度的数据映射处理，得到所述至少一个维度下的行为序列特征；基于所述至少一个维度下的行为序列特征，确定所述目标对象的行为模式
。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：基于每一所述行为数据所包含的行为描述信息，确定各所述行为描述数据所属维度的维度并集；将所述维度并集中的维度进行排列，确定每一维度的排列信息；所述对各所述行为数据分别进行数据编码，得到每一所述行为各自匹配的多维编码数据，包括：针对每一所述行为数据，对所述行为数据所包含的行为描述信息分别进行编码处理，得到所述行为描述信息的编码字符；基于所述行为描述信息所属维度的排列信息，排列所述编码字符，得到所述行为数据的多维编码数据
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述行为描述信息所属维度的排列信息，排列所述编码字符，得到所述行为数据的多维编码数据，包括：基于所述行为描述信息所属维度的排列信息，排列所述编码字符，得到包含部分编码的初始多维编码数据；对所述初始多维编码数据中缺失编码字符的维度进行目标数据填充，得到更新的多维编码数据
。4.
根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述编码数据序列中的多维编码数据，按照所述多维编码数据所表征行为的发生时间顺序排列；所述对由各所述多维编码数据所构成的编码数据序列，进行至少一个维度的数据映射处理，得到所述至少一个维度下的行为序列特征，包括：按照所述编码数据序列中各多维编码数据的排列顺序，对所述编码数据序列进行至少一个维度的数据映射处理，得到在至少一个维度下的行为序列特征
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取目标对象所产生的每一行为的行为数据，包括：获取目标对象的行为数据序列；所述行为数据序列中的行为数据，用于表征所述目标对象所产生的行为，各所述行为数据按所述行为的发生时间排序；所述多维编码数据在所述编码数据序列中的排序位置，与所述多维编码数据所匹配的行为数据在所述行为数据序列中的排序位置相同
。6.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述数据映射处理的维度包括时间维度；所述按照所述编码数据序列中各多维编码数据的排列顺序，对所述编码数据序列进行
至少一个维度的数据映射处理，得到在至少一个维度下的行为序列特征，包括：获取时间维度算子；所述时间维度算子，表征时间维度的数据映射关系；确定所述时间维度算子所匹配的时长条件；从所述编码数据序列中，确定出时间数据符合所述时长条件的连续多维编码数据；基于所述时间维度算子，对所述连续多维编码数据进行数据映射处理，得到所述目标对象在时间维度下的行为序列特征
。7.
根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述时间维度算子所匹配的时长条件，包括：确定所述时间维度算子所匹配的时间窗口；所述从所述编码数据序列中，确定出时间数据符合所述时长条件的连续多维编码数据，包括：基于在所述编码数据序列中动态滑动的时间窗口，将处于同一时间窗口的各多维编码数据作为连续多维编码数据
。8.
根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述时间维度算子，对所述连续多维编码数据进行数据映射处理，得到所述目标对象在时间维度下的行为序列特征，包括：基于所述时间维度算子，对处于同一时间窗口的连续多维编码数据，进行行为时序特征提取，得到所述目标对象的连续行为序列特征
。9.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述数据映射处理的维度包括对象维度；所述按照所述编码数据序列中各多维编码数据的排列顺序，对所述编码数据序列进行至少一个维度的数据映射处理，得到在至少一个维度下的行为序列特征，包括：获取对象维度算子；所述对象维度算子，表征对象维度的数据映射关系；确定所述对象维度算子所匹配的对象选择条件；从所述编码数据序列中，筛选出包含对象信息且所述对象信息满足所述对象选择条件的多维编码数据；基于所述对象维度算子，对筛选出的多维编码数据进行数据映射处理，得到所述目标对象在对象维度下的行为序列特征
。10.
根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述对象选择条件为发生交互行为的对象；所述方法还包括：获取多维编码数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：李雨龙，王波，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：