[发明专利]渠道异常用户和异常渠道识别方法及装置

权利要求书

1.一种渠道异常用户识别方法，其特征在于，所述方法包括：

根据预设规则从渠道中确定疑似异常用户组，所述疑似异常用户组中包括多个疑似异常的用户；

根据所述疑似异常用户组中的用户在目标行为属性上的行为数据，确定所述疑似异常用户组中的用户在所述目标行为属性上的信息熵，其中，所述信息熵用于表征用户在行为属性上的集中程度；

根据所述目标行为属性上的信息熵确定所述疑似异常用户组中的用户是否为异常用户；

其中，所述目标行为属性包括在线时长，在线阅读时长和在线阅读量，所述疑似异常用户组中的用户在所述目标行为属性上的信息熵的计算公式，包括：

疑似异常用户在在线时长上的信息熵计算公式：

；

将在线时长进行分段，统计各分段上疑似异常用户的数量，ot_i表示在线时段i上疑似异常用户的数量，dr表示根据预设规则筛选的疑似异常用户组中所有用户的数量，p(ot_i/dr)表示根据预设规则筛选的疑似异常用户在在线时长分段i的概率，即该时段上的疑似异常用户组中的用户占全部时段疑似异常用户的比例；

疑似异常用户在在线阅读时长上的信息熵计算公式；

；

将在线阅读时长进行分段，统计各分段上疑似异常用户的数量，or_i代表在线阅读时长分段i上疑似异常用户的数量，p(or_i/dr)表示根据预设规则筛选的疑似异常用户在在线阅读时长分段i的概率，即该时段上的疑似异常用户组中的用户占全部时段疑似异常用户的比例；

疑似异常用户在在线阅读量上的信息熵计算公式：

；

将在线阅读量的数量进行分段，统计各分段上疑似异常用户的数量，oc_i代表在线阅读量分段i上疑似异常用户的数量，p(oc_i/dr)表示根据预设规则筛选的疑似异常用户在在线阅读量分段i下的概率，即该阅读量分段上疑似异常用户组中的用户占全部分段疑似异常用户的比例；

信息熵值越大，则说明疑似异常用户组中的用户在所述目标行为属性上的分布越均衡，集中程度越弱，所述疑似异常用户组中的用户为异常用户的可能性较小；信息熵值越小，则说明疑似异常用户组中的用户在所述目标行为属性上的分布集中度越高，所述疑似异常用户组中的用户为异常用户的可能性较大。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设规则从渠道中确定疑似异常用户组，具体包括如下任意一种：

当渠道中使用同一设备的用户数量大于预设数量阈值时，将使用所述设备的全部用户确定为疑似异常用户组；

当渠道中网络操作行为先后顺序相同的用户的数量大于预设数量时，将网络操作行为先后顺序相同的全部用户中在线阅读时长低于预设时长的用户确定为疑似异常用户组；

将渠道中使用预设IP地址黑名单中的IP地址的用户确定为疑似异常用户组。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述疑似异常用户组中的用户在目标行为属性上的行为数据，确定所述疑似异常用户组中的用户在所述目标行为属性上的信息熵，具体包括：

根据所述疑似异常用户组中的用户在多个目标行为属性上的行为数据，分别确定所述疑似异常用户组中的用户在各目标行为属性上所对应的信息熵；则，

根据所述目标行为属性上的信息熵确定所述疑似异常用户组中的用户是否为异常用户，具体包括：根据各目标行为属性所对应的信息熵，确定所述疑似异常用户组中的用户是否为异常用户。