[发明专利]基于交易记录信息的反作弊方法、装置和系统在审

专利信息
申请号: 201911290178.3 申请日: 2019-12-16
公开(公告)号: CN111199473A 公开(公告)日: 2020-05-26
发明(设计)人: 于洋;王安滨;常富洋 申请(专利权)人: 北京淇瑀信息科技有限公司
主分类号: G06Q40/02 分类号: G06Q40/02
代理公司: 北京清诚知识产权代理有限公司 11691 代理人: 李博
地址: 100012 北京市朝阳*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 交易 记录 信息 作弊 方法 装置 系统
【权利要求书】:

1.一种基于交易记录信息的反作弊方法,其特征在于,包括:

获取用户的交易记录信息,基于真实性判断规则,判断所述用户为真实用户或非真实用户;

在所述用户为真实用户的情况下,从所述交易记录信息中提取所述用户的交易关联人信息,生成交易关联人作弊统计信息;

建立作弊评估模型,将所述交易关联人作弊统计信息输入所述作弊评估模型,得到用户作弊指数;

根据用户作弊指数,对用户进行分类。

2.根据权利要求1所述的反作弊方法,其特征在于,所述反作弊方法还包括:

预设真实性判断规则,所述真实性判断规则由用户画像与设备信息的关联信息数据和/或流量统计数据确定。

3.根据权利要求1-2所述的反作弊方法,其特征在于,所述根据用户作弊指数,对用户进行分类包括:

将用户作弊指数与第一预设作弊阈值进行比较,在所述用户作弊指数大于所述第一预设作弊阈值的情况下,所述用户为作弊用户;

在用户作弊指数小于等于第一预设作弊阈值的情况下,所述用户为非作弊用户。

4.根据权利要求1-3所述的反作弊方法,其特征在于,所述交易记录信息包括交易推荐记录、团体交易记录、支付转移记录中的至少一种。

5.根据权利要求1-4所述的反作弊方法,其特征在于,

所述交易推荐记录为购物推荐记录,该购物推荐记录包括购物人和购物推荐人;

所述提取用户的交易记录信息中的交易关联人信息包括:将所述购物推荐人和购物人作为交易关联人。

6.根据权利要求1-5所述的反作弊方法,其特征在于,所述团体交易记录为团购记录,该团购记录包括团购发起人和/或团购参与人信息;

所述提取用户的交易记录信息中的交易关联人信息包括:将同一团购记录中的所有团购发起人和/或团购参与人作为交易关联人。

7.根据权利要求1-6的反作弊方法,其特征在于,所述团体交易记录为团购记录,该团购记录包括团购发起人、代付参与人和/或团购参与人信息;

所述提取用户的交易记录信息中的交易关联人信息包括:将同一团购记录中的所有购物人和代付参与人作为交易关联人。

8.一种基于交易记录信息的反作弊装置,其特征在于,包括:

判断模块,获取用户的交易记录信息,基于真实性判断规则,判断所述用户为真实用户或非真实用户;

数据生成模块,在所述用户为真实用户的情况下,从所述交易记录信息中提取所述用户的交易关联人信息,生成交易关联人作弊统计信息;

数据计算模块,建立作弊评估模型,将所述交易关联人作弊统计信息输入所述作弊评估模型,得到用户作弊指数;

数据分类模块,根据用户作弊指数,对用户进行分类。

9.一种反作弊系统,其中,所述反作弊系统包括:

处理器;以及,

存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1-7中任一项所述的反作弊方法。

10.一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序,所述一个或多个程序当被处理器执行时,实现权利要求1-7中任一项所述的反作弊方法。

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