【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种用户甄别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、为了预防机器人用户对应用或网站获取数据，保护网站的内容和资源，防止未经授权的数据采集、滥用和侵权行为，常用通过监测频繁请求的ip地址，网站可以封锁或限制该特定ip的访问，通过方式进行处理易出现用户甄别不准确的情况。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供一种用户甄别方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中存在的用户甄别不准确的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：
3、本专利技术实施例第一方面示出了一种用户甄别方法，所述方法包括：
4、获取预设周期内的用户行为数据；
5、基于所述用户行为数据和各个接口分类对应的风控系数向量进行处理，得到第一向量；
6、基于所述第一向量确定各个聚簇的概率；
7、根据所述第一向量对应的各个聚簇的概率和预设阈值确定是否存在与所述用户行为数据所属的用户为疑似机器
【技术保护点】
1.一种用户甄别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用户行为数据和各个接口分类对应的风控系数向量进行处理，得到每一第一向量，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一向量确定各个聚簇的概率，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史第一向量进行训练，得到训练完成的处理模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所有的所述高斯分布进行聚类处理确定构建混合高斯模型的模型参数，包括：
6.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种用户甄别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用户行为数据和各个接口分类对应的风控系数向量进行处理，得到每一第一向量，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一向量确定各个聚簇的概率，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史第一向量进行训练，得到训练完成的处理模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所有的所述高斯分布进行聚类处理确定构建混合高斯模型的模型参数，包括：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇鑫，吴巍，王强，
申请(专利权)人：湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司，
类型：发明
国别省市：
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