[发明专利]一种具有关联关系的用户挖掘方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例公开了一种具有关联关系的用户挖掘方法、装置及电子设备，所述方法包括：将在设定时间段内基于同一设备和/或相同互联网协议IP地址进行特定网上行为的用户确定为具有邻居关系的用户；基于迭代算法确定所述具有邻居关系的用户中具有从属关系的用户；根据所述具有从属关系的用户的确定结果，确定具有从属关系的所有用户。通过采用上述技术方案，可以实现挖掘具有关联关系的用户团体的目的。

技术领域

本发明实施例涉及计算机领域，尤其涉及一种具有关联关系的用户挖掘方法、装置及电子设备。

背景技术

在直播网站上，普遍存在着一些刷弹幕、刷关注等刷人气的作弊行为。由于巨大利益的存在，这些作弊行为已经发展成完整的黑色产业链条。

基于平台(例如直播网站)的作弊行为大多具有团伙性质，且上述作弊行为还会造成网络堵塞、直播平台服务器压力过大等问题，因此为了降低上述作弊行为带来的负面影响，采用合理的方法找到有作弊嫌疑的团伙意义重大。

发明内容

本发明提供一种具有关联关系的用户挖掘方法、装置及电子设备，通过所述方法可以挖掘出具有关联关系的用户团体。

为实现上述目的，本发明实施例采用如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供了一种具有关联关系的用户挖掘方法，所述方法包括：

将在设定时间段内基于同一设备和/或相同IP(Internet Protocol，互联网协议)地址进行特定网上行为的用户确定为具有邻居关系的用户；

基于迭代算法确定所述具有邻居关系的用户中具有从属关系的用户；

根据所述具有从属关系的用户的确定结果，确定具有团体关系的所有用户。

进一步的，所述基于迭代算法确定所述具有邻居关系的用户中具有从属关系的用户，包括：

为每个用户确定用于标识对应用户的标签；

使用每个用户的标签基于迭代算法计算每个用户与其邻居用户之间的从属概率，并在每个用户与其邻居用户之间的从属概率保持不变时停止迭代；

根据每个用户与其邻居用户之间的从属概率确定具有邻居关系的用户中具有从属关系的用户。

进一步的，所述使用每个用户的标签基于迭代算法计算每个用户与其邻居用户之间的从属概率，包括：

按照如下公式计算在第k次迭代时用户x与其邻居用户c之间的从属概率p_k(c,x)：

其中，N(x)表示用户x的邻居用户组成的集合，|N(x)|表示用户x的邻居用户的数量，y表示用户x的邻居用户，p_k-1(c,y)表示在第k-1次迭代时，用户y与用户c之间的从属概率。

进一步的，所述使用每个用户的标签基于迭代算法计算每个用户与其邻居用户之间的从属概率，还包括：

每次迭代时，若用户x与其邻居用户c之间的从属概率p_k(c,x)均大于等于保留阈值，则保留当前次迭代中的从属概率p_k(c,x)；

若只有部分p_k(c,x)大于等于保留阈值，则对用户x与其邻居用户c之间的从属概率p_k(c,x)进行归一化处理；