[发明专利]恶意团体账户识别方法、装置、终端及存储介质

说明书

本发明涉及大数据挖掘技术领域，提供一种恶意团体账户识别方法、装置、终端及存储介质，所述方法包括：获取所有待识别账户的特征数据集；对每个特征数据集均进行标准化处理，得到对应的标准数据集；利用预设的账户关系预测模型对每个标准数据集均进行预测，得到每个标准数据集对应的第一权重系数；对每个标准数据集均进行特征提取，得到每个标准数据集对应的第二权重系数；根据所有标准数据集对应的第一权重系数和第二权重系数，得到所有待识别账户中的恶意团体账户。本发明从多个维度综合考虑账户之间的关联权重，提升了社团发现算法处理实际问题时的分类结果的准确性。

技术领域

本发明涉及大数据挖掘技术领域，具体而言，涉及一种恶意团体账户识别方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，中国互联网出行市场已经进入高速发展期，为了进行市场推广，出行平台往往采用高力度补贴策略，以吸引更多的司机使用该平台。与此同时，为了赚取高额补贴，各种非法作弊的手段也随之产生。而且，目前有趋势显示，非法作弊行为已经从个体性作案逐渐演进为团体性作案。另一方面，随着机器学习、人工智能等技术的发展，使用数据挖掘方式的智能识别团体的方法也日趋成熟。但是，目前团体识别方法在实际场景中的应用仅限于对于团体账户间关系的单一因素的考虑，因此识别的准确性不高。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种恶意团体账户识别方法、装置、终端及存储介质，用以改善上述问题。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种恶意团体账户识别方法，所述方法包括：获取所有待识别账户的特征数据集；对每个特征数据集均进行标准化处理，得到对应的标准数据集；利用预设的账户关系预测模型对每个标准数据集均进行预测，得到每个标准数据集对应的第一权重系数；对每个标准数据集均进行特征提取，得到每个标准数据集对应的第二权重系数；根据所有标准数据集对应的第一权重系数和第二权重系数，得到所有待识别账户中的恶意团体账户。

第二方面，本发明实施例还提供了一种恶意团体账户识别装置，所述装置包括特征数据集获取模块、数据标准化模块、数据预测模块、特征提取模块和恶意账户划分模块。其中，特征数据集获取模块用于获取所有待识别账户的特征数据集；数据标准化模块用于对每个特征数据集均进行标准化处理，得到对应的标准数据集；数据预测模块用于利用预设的账户关系预测模型对每个标准数据集均进行预测，得到每个标准数据集对应的第一权重系数；特征提取模块用于对每个标准数据集均进行特征提取，得到每个标准数据集对应的第二权重系数；恶意账户划分模块用于根据所有标准数据集对应的第一权重系数和第二权重系数，得到所有待识别账户中的恶意团体账户。

第三方面，本发明实施例还提供了一种终端，所述终端包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述的恶意团体账户识别方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述恶意团体账户识别方法。

相对现有技术，本发明实施例提供的一种恶意团体账户识别方法、装置、终端及存储介质，首先，通过对每个特征数据集进行标准化处理，得到待识别账户对应的标准数据集；然后，对每个标准数据集分别进行预测及特征提取，以得到每个标准数据集对应的第一权重系数和第二权重系数，最后将第一权重系数和第二权重系数结合起来识别出恶意团体账户。与现有技术相比，本发明实施例从多个维度考虑了影响待识别账户间关系的多种因素，并根据这些因素对于账户关系的影响程度给予不同的权重，最终将所有权重综合成一个综合权重，使用综合权重进行恶意团体账户识别，从而提高了恶意团体账户识别的准确性。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明