[发明专利]上线行为风险评估方法、装置、设备和可读存储介质有效
申请号: | 202010127864.5 | 申请日: | 2020-02-28 |
公开(公告)号: | CN111352840B | 公开(公告)日: | 2023-08-15 |
发明(设计)人: | 张同新 | 申请(专利权)人: | 抖音视界有限公司 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36;G06N3/126 |
代理公司: | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人: | 姜凤岩 |
地址: | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 上线 行为 风险 评估 方法 装置 设备 可读 存储 介质 | ||
1.一种上线行为风险评估方法,其特征在于,包括:
获取所述上线行为的一个或多个特征;所述特征包括上线时段、上线功能、代码是否复核、服务流量中的至少一种;
将所述特征输入预先生成的风险评估模型,所述风险评估模型包括采取多目标子群发现算法训练得到的多个规则;在生成所述风险评估模型时,通过规则的权重对所述多个规则进行筛选,将筛选后的多个规则组成规则库,生成所述风险评估模型;
获取所述风险评估模型按照所述多个规则分别计算出的多个结果值;
根据所述多个结果值计算得到所述上线行为的风险值;
其中,所述风险评估模型中的规则的权重为第一值与第二值的比值;所述第一值为第三值与第四值的和值;所述第三值为所述规则的覆盖率的权重与所述规则的覆盖率的乘积;所述第四值为所述规则的准确度的权重与所述规则的准确度的乘积;所述第二值为所述规则的覆盖率的权重与所述规则的准确度的权重的和值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述风险评估模型按照以下步骤生成:
获取历史上线行为的特征样本集;
根据所述特征样本集,采取多目标子群发现算法训练得到多个规则;
根据规则质量对所述多个规则进行筛选;
将筛选后的多个规则组成规则库,生成所述风险评估模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据规则质量对所述多个规则进行筛选包括:
评定所述多个规则的规则质量;
根据所述规则质量计算所述多个规则中每个规则的权重;
将所述每个规则的权重与预设质量阈值比较,筛选得到权重大于预设质量阈值的多个规则。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述规则质量包括规则的准确度和覆盖率。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,按照下式计算得到所述上线行为的风险值:
其中,X为风险值,是第i个规则的结果值,为第i个规则的权重,n为规则的数量。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,还包括:
将所述风险值与预设的风险阈值相比较,得到风险评价结果;
根据所述风险评价结果控制所述上线行为。
7.根据权利要求1~6任一所述的方法,其特征在于,还包括:
在所述上线行为的操作界面上展示所述风险评估模型中的多个规则的规则描述。
8.一种上线行为风险评估装置,其特征在于,包括:
特征获取模块,用于获取所述上线行为的一个或多个特征;所述特征包括上线时段、上线功能、代码是否复核、服务流量中的至少一种;
特征输入模块,用于将所述特征输入预先生成的风险评估模型,所述风险评估模型包括采取多目标子群发现算法训练得到的多个规则;在生成所述风险评估模型时,通过规则的权重对所述多个规则进行筛选,将筛选后的多个规则组成规则库,生成所述风险评估模型;
结果获取模块,用于获取所述风险评估模型按照所述多个规则分别计算出的多个结果值;
计算模块,用于根据所述多个结果值计算得到所述上线行为的风险值;
其中,所述风险评估模型中的规则的权重为第一值与第二值的比值;所述第一值为第三值与第四值的和值;所述第三值为所述规则的覆盖率的权重与所述规则的覆盖率的乘积;所述第四值为所述规则的准确度的权重与所述规则的准确度的乘积;所述第二值为所述规则的覆盖率的权重与所述规则的准确度的权重的和值。
9.一种电子设备,包括存储器和一个或多个处理器,所述存储器上存储有一个或多个计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1~7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1~7中任一项所述的方法。
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