[发明专利]作弊团伙的识别方法、相关存储介质和电子设备有效
申请号: | 201810526686.6 | 申请日: | 2018-05-28 |
公开(公告)号: | CN108898505B | 公开(公告)日: | 2021-07-23 |
发明(设计)人: | 王璐;陈少杰;张文明 | 申请(专利权)人: | 武汉斗鱼网络科技有限公司 |
主分类号: | G06Q50/00 | 分类号: | G06Q50/00;H04L29/06 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 张成新 |
地址: | 430027 湖北省武汉市武汉东湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 作弊 团伙 识别 方法 相关 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种用于网络直播平台的作弊团伙的识别方法,包括以下步骤:
S1,获取在预设时间段内的每一用户的数据信息,所述数据信息包括属性信息,所述属性信息包括所述每一用户使用的IP地址信息以及设备ID信息;
S2,计算每一用户的所述属性信息的权重;
S3,根据所述属性信息的权重计算所有用户中每两个用户之间的相似度;
S4,根据所述每两个用户之间的相似度,构建用户关系图;
S5,从所述用户关系图中选择至少一个最大连通子图,每一个所述最大连通子图均对应一个用户团体,并根据预设规则判断所述最大连通子图所对应的用户团体是否为作弊团伙;
其中,步骤S4进一步包括:将所有用户看成用户关系图上的顶点,若根据步骤S3计算出的两个用户之间的相似度大于第一预设阈值,则将两个用户在所述用户关系图上的所对应的顶点用一条边连接。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,
在步骤S2中,计算每一用户使用的IP地址的权重以及设备ID的权重。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述数据信息还包括行为信息,所述行为信息包括观看信息、弹幕信息以及登录信息;
所述步骤S2进一步包括,根据所述观看信息、所述弹幕信息以及所述登录信息计算所述IP地址的权重;根据所述观看信息、所述弹幕信息以及所述登录信息计算所述设备ID的权重。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,根据下式计算所述IP地址的权重或设备ID的权重:
其中,i表示所述用户使用的第i个IP地址或设备ID;wi表示第i个IP地址或设备ID所对应的观看信息,并且一共有n个IP地址或设备ID对应观看信息;di表示第i个IP地址或设备ID所对应的弹幕信息,并且一共有m个IP地址或设备ID对应弹幕信息;ri表示第i个IP地址或设备ID所对应的登录信息,并且一共有k个IP地址或设备ID对应登录信息;f1、f2和f3为权重系数,取值在0到1之间,并且满足f1+f2+f3=1。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,根据下式计算用户之间的相似度:
其中,wuv表示用户u和用户v之间相似度;Iu是用户u使用的IP地址集合,Iv是用户v使用的IP地址集合,Iu∩Iv是用户u和v共同使用的IP地址集合,wpup是用户u对于IP地址p的权重,wpvp是用户v对于IP地址p的权重;Du是用户u使用的设备ID集合,Dv是用户v使用的设备ID集合,Du∩Dv是用户u和v共同使用的设备ID集合,wdud是用户u对于设备ID为d的权重,wdvd是用户v对于设备ID为d的权重;w1和w2为权重系数,取值在0到1之间,并且满足w1+w2=1,且w1小于w2。
6.如权利要求1-5中的任一项所述的方法,其特征在于,步骤S5进一步包括:
在所述最大连通子图中,若作弊用户所占比例大于第二预设阈值,则判断该最大连通子图所对应的用户团体为作弊团伙。
7.如权利要求1-5中的任一项所述的方法,其特征在于,步骤S5进一步包括:
若所述最大连通子图所对应的用户团体中用户的数量大于第三预设阈值,则判断该最大连通子图所对应的用户团体为作弊团伙。
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