[发明专利]应用程序的排名欺诈检测方法和排名欺诈检测系统

权利要求书

1.一种应用程序的排名欺诈检测方法，其特征在于，所述方法包括：

活跃期检测步骤，基于历史排名信息检测所述应用程序的活跃期；

排名欺诈检测步骤，基于至少一个证据对所述活跃期进行检测，得到排名欺诈检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述排名欺诈检测步骤进一步包括：

证据验证步骤，基于至少一个证据对所述活跃期进行验证并得到一欺诈参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述排名欺诈检测步骤进一步包括：

活跃事件分析步骤，识别所述活跃期中至少一个活跃事件的上升阶段、保持阶段和下降阶段。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述活跃事件分析步骤中，确定所述活跃事件中所述应用程序的排名在一峰值范围ΔR内的第一个时间和最后一个时间，将所述第一个时间和所述最后一个时间之间的时间段识别为所述保持阶段，将所述活跃事件中在保持阶段之前的时间段识别为所述上升阶段，将所述活跃事件中在保持阶段之后的时间段识别为所述下降阶段。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述证据基于所述活跃期内的活跃事件中的上升阶段和/或下降阶段构成。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述欺诈参数是所述活跃期内所有活跃事件的所述上升阶段的时间范围的平均值，或所述活跃期内所有活跃事件的所述下降阶段的时间范围的平均值，或所述活跃期内所有活跃事件的所述上升阶段的时间范围和下降阶段的时间范围的和的平均值。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述欺诈参数是所述活跃期内所有活跃事件的所述上升阶段的曲线与时间轴相交所形成的锐角的角度的平均值，或所有活跃事件的所述下降阶段的曲线与时间轴相交所形成的锐角的角度的平均值，或所有活跃事件的所述上升阶段的曲线和所述下降阶段的曲线与时间轴相交所形成的锐角的角度和的平均值。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述证据基于所述活跃期内的活跃事件中的保持阶段构成。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

所述欺诈参数是所述活跃期内所有活跃事件的所述保持阶段的时间范围的平均值。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，基于所有活跃事件的所述保持阶段中所述应用程序的平均排名和所述保持阶段的时间范围来计算所述欺诈参数。

11.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述证据基于所述活跃期内活跃事件的数量构成。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，

所述欺诈参数是所述活跃期内活跃事件的数量。

13.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述证据基于所述活跃期内的平均评价和历史平均评价构成。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，

所述欺诈参数是所述活跃期内的平均评价和历史平均评价的差值或比值。

15.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，

所述欺诈参数是所述活跃期内的平均评价和历史平均评价的差值与历史平均评价的比值。

16.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述证据基于应用程序在所述活跃期内的评价等级的分布和历史评价信息中评价等级的分布构成。

17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，

所述欺诈参数是应用程序在所述活跃期内的评价等级的分布和历史评价信息中评价等级的分布之间的差值。

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，通过计算应用程序在所述活跃期内的评价等级的分布和历史评价信息中评价等级的分布之间的余弦距离来计算它们之间的差值。

19.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述证据基于所述活跃期内用户评论间的相似程度构成。

20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，

所述欺诈参数是所述活跃期内用户评论间的平均相似度。