[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
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 | ||
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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