[发明专利]恶意账号识别方法、恶意账号识别装置、介质及电子设备

权利要求书

1.一种恶意账号识别方法，其特征在于，包括：

采集特定事件对应的用户数据，并根据预设分组条件对所述用户数据对应的用户账号进行分组，得到分组结果；其中，所述用户数据包括用户画像数据和用户行为数据；

计算所述分组结果中各组之间的第一相似度，并根据所述第一相似度构建由所述各组作为节点的节点关系图；

计算所述节点关系图中各组对应的节点特征分别与所述节点关系图对应的全局特征之间的第二相似度，并根据所述第二相似度从所述节点关系图中选取目标节点，所述节点特征是根据用户账号对应的交易数据确定的，所述全局特征是根据所述节点特征确定的；

根据所述各组之间的连接权重计算所述各组对应的分值，并根据所述分值从所述目标节点中选取第一特定节点；

根据预设判定规则从所述第一特定节点内的用户账号中识别恶意账号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集特定事件对应的用户数据，包括：

根据所述特定事件对应的发布方式确定数据采集方式；其中，所述发布方式包括客户端发布和网页发布；

根据所述数据采集方式采集所述特定事件对应的所述用户数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户画像数据包括性别、年龄、账号注册时长、账号活跃度以及历史消费数据；所述用户行为数据包括事件参与时间、注册地址、注册设备以及联系方式。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设分组条件包括预设时长、所述注册地址以及所述注册设备中至少一种，根据预设分组条件对所述用户数据对应的用户账号进行分组，得到分组结果，包括：

根据所述预设时长对所述用户数据对应的用户账号进行分组，得到时长分组结果；根据所述注册地址对所述时长分组结果进行分组，得到所述分组结果，其中，所述分组结果中的组数量大于等于所述时长分组结果中的组数量；

或者，

根据所述预设时长对所述用户数据对应的用户账号进行分组，得到时长分组结果；根据所述注册设备对所述时长分组结果进行分组，得到所述分组结果；其中，所述分组结果中的组数量大于等于所述时长分组结果的组数量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述分组结果中各组之间的第一相似度，包括：

根据所述用户账号对应的属性数据确定所述分组结果中各组对应的属性分布；其中，所述属性数据包括好友数量、账号等级以及历史行为中至少一种；

计算各所述属性分布之间的第一相似度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，计算各所述属性分布之间的第一相似度，包括：

计算所述属性分布两两之间的正向散度和反向散度，并将所述正向散度与所述反向散度之和确定为所述属性分布两两之间的第一相似度；

或者，

对各所述属性分布进行数据归一化，并将所述属性分布对应的归一化结果转换至特定维度，计算所述特定维度下各所述归一化结果之间的距离，作为所述属性分布两两之间的第一相似度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一相似度构建由所述各组作为节点的节点关系图，包括：

根据所述第一相似度确定所述各组之间的连接权重，并通过权重阈值对所述连接权重进行筛选；

依据筛选结果构建由所述各组作为节点的节点关系图。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述节点关系图中各组对应的节点特征分别与所述节点关系图对应的全局特征之间的第二相似度，包括：

确定所述节点关系图中各组内针对所述特定事件每个用户账号对应的属性数据和当前交易数据；

根据对所述属性数据和所述当前交易数据的综合统计，确定所述各组对应的节点特征，并根据所述节点特征确定所述节点关系图对应的全局特征；

计算所述节点特征与所述全局特征之间的第二相似度。