[发明专利]行为类型确定方法及装置

说明书

本公开是关于一种行为类型确定方法及装置。该方法包括：获取与客户端针对目标对象的行为相关联的行为信息；将行为信息输入决策树模型中进行处理，确定行为的类型，行为的类型包括正常行为及异常行为，其中，决策树模型通过第一样本和第二样本训练得到，第一样本包括与异常行为相关联的行为信息，第二样本包括与正常行为相关联的行为信息。根据本公开的实施例，能够获取与客户端针对目标对象的行为相关联的行为信息，将行为信息输入通过第一样本和第二样本训练得到的决策树模型中进行处理，确定行为的类型为正常行为或异常行为，从而较准确地确定行为的类型。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种行为类型确定方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，应运而生了很多服务平台，例如，互联网广告DSP(Demand-Side Platform)平台、各类投票平台等。因服务平台提供的目标对象(例如，DSP广告、投票等)多与利益相关，不可避免地会存在针对目标对象的各类异常行为，例如，刷广告流量等行为。相关技术中，缺少准确确定异常行为的方法。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种行为类型确定方法及装置。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种行为类型确定方法，所述方法包括：

获取与客户端针对目标对象的行为相关联的行为信息；

将所述行为信息输入决策树模型中进行处理，确定所述行为的类型，其中，所述行为的类型包括正常行为及异常行为，

其中，所述决策树模型通过第一样本和第二样本训练得到，所述第一样本包括与异常行为相关联的行为信息，所述第二样本包括与正常行为相关联的行为信息。

对于以上方法，在一种可能的实现方式中，所述行为类型确定方法还包括：

获取与多个客户端针对参考对象的多个样本行为，其中，每个样本行为包括N个行为特征，N1；

根据所述N个行为特征中的M个参考特征，标注所述样本行为的类型，所述样本行为的类型包括正常行为及异常行为，1≤MN；

将从所述N个行为特征中去除所述M个参考特征后的N-M个行为特征确定为所述样本行为的行为信息；

将类型为异常行为的样本行为确定为所述第一样本，且将类型为正常行为的样本行为确定为所述第二样本。

对于以上方法，在一种可能的实现方式中，所述行为类型确定方法还包括：

将所述第一样本和所述第二样本输入到决策树模型中进行训练；

当确定所述行为的类型的准确率收敛并且达到阈值后，将当前决策树模型确定为最终的决策树模型。

对于以上方法，在一种可能的实现方式中，所述行为信息包括所述行为发生的时间信息、所述行为发生的地理信息、发起所述行为的终端设备的参数信息、发起所述行为的用户信息、所述行为对应目标对象的历史数据信息中的至少一种。

对于以上方法，在一种可能的实现方式中，所述目标对象包括广告或投票对象，所述行为包括点击、曝光、下载以及激活中的至少一种。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种行为类型确定装置，所述装置包括：

信息获取模块，用于获取与客户端针对目标对象的行为相关联的行为信息；

类型确定模块，用于将所述行为信息输入决策树模型中进行处理，确定所述行为的类型，其中，所述行为的类型包括正常行为及异常行为，

其中，所述决策树模型通过第一样本和第二样本训练得到，所述第一样本包括与异常行为相关联的行为信息，所述第二样本包括与正常行为相关联的行为信息。