[发明专利]异常账号的确定方法及装置、在线下单方法及装置

权利要求书

1.一种异常账号的确定方法，其特征在于，包括：

获取待确定账号之间的历史关联分值和实时关联分值；所述历史关联分值和实时关联分值分别用于表示不同账号之间的历史关联程度和实时关联程度；所述历史关联分值和实时关联分值基于账号对应的用户行为和账号信息之间的关联关系而确定；

将所述历史关联分值和实时关联分值符合预设关联阈值的待确定账号，划分为同一个关联账号组；

参考所述关联账号组内账号的正常账号概率，确定所述关联账号组内的账号是否为异常账号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各待确定账号之间的历史关联分值，包括：

获取各待确定账号在互联网上对应的历史用户行为，所述历史用户行为包括：登录、注册、认证、浏览、下单和/或售后；

依据所述历史用户行为提取所述各待确定账号的历史关联特征，所述历史关联特征包括：采用同一个联系方式注册的同注册信息、采用同一个设备登录的同设备信息、或者同一个IP地址的同地址信息；

依据所述历史关联特征从多个待确定账号中，分别确定属于同一个用户的多个待确定账号，作为同用户账号；

将所述同用户账号作为正样本，其他非同用户账号作为负样本，通过回归模型计算得到任意两个待确定账号之间的历史关联分值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各待确定账号之间的实时关联分值，包括：

获取各待确定账号在互联网上对应的实时用户行为，所述实时用户行为包括：登录、注册、认证、浏览、下单和/或售后；

依据所述实时用户行为提取所述各待确定账号的实时关联特征，所述实时关联特征包括：采用同一个联系方式注册的同注册信息、采用同一个设备登录的同设备信息、或者同一个IP地址的同地址信息；

依据所述实时关联特征从多个待确定账号中，分别确定属于同一个用户的多个待确定账号，作为同用户账号；

将所述同用户账号作为正样本，其他非同用户账号作为负样本，通过回归模型计算得到任意两个待确定账号之间的实时关联分值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述历史关联分值和实时关联分值符合预设关联阈值的待确定账号，划分为同一个关联账号组，包括：

按照所述历史关联分值或实时关联分值越高则目标关联分值越高的原则，确定所述各待确定账号分别与其他账号之间的目标关联分值；

判断各待确定账号分别与其他账号的目标关联分值是否大于预设分值阈值，如果是，则将该待确定账号与相对应的其他账号建立关联；

将各待确定账号及其关联的其他账号，以及与关联的其他账号具有关联的关联账号，划分为同一个关联账号组。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考所述关联账号组内各账号的正常账号概率，确定所述关联账号组内的账号是否为异常账号，包括：

依据所述关联账号组内各账号的活跃度、消费频率和消费金额，计算各账号的正常账号概率；

针对关联账号组内的各账号，以任一账号为当前账号，确定该当前账号与其相邻的关联账号之间关联分值最大的目标账号；

判断所述目标账号是否可以替换所述当前账号，如果是，则将所述当前账号替换为所述目标账号；

如果否，则获取下一个未判断过的账号为当前账号，执行所述定该当前账号与其相邻的关联账号之间关联分值最大的目标账号，直至所述关联账号组内的各账号都判断完毕，或者，所述关联账号组内没有账号可被替换；

依据所述关联账号组中相同账号的个数，确定该关联账号组内的账号是否为异常账号。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述判断所述目标账号是否可以替换所述当前账号，包括：

判断该当前账号与目标账号之间的关联分值，与，该目标账号的正常账号概率相除的商，是否大于预设替换阈值。