[发明专利]一种风险用户识别的方法及系统、存储介质、设备

权利要求书

1.一种风险用户识别的方法，用于网络直播平台，其特征在于，所述方法包括：

根据所述网络直播平台的历史活动数据，获得所述历史活动中的历史风险用户样本集以及所述历史风险用户样本集中每个用户的多个特征；

通过风险拦截，获得参与所述网络直播平台当前活动中的待定风险用户所构成的待定风险用户样本集，包括：判断用户在第二预设时间段内参与所述网络直播平台当前活动的频次是否大于预设频次；将在第二预设时间段内参与所述网络直播平台当前活动的频次大于预设频次的用户识别为待定风险用户，获得待定风险用户样本集P；

对所述历史风险用户样本集的用户和所述待定风险用户样本集中的用户迭代更新权重，并基于所述历史风险用户样本集中每个用户的多个特征，获得用户每轮迭代预测标签为风险的概率和用户每轮迭代的权重调节系数，包括：对所述历史风险用户样本集S的用户权重和所述待定风险用户样本集P的用户权重进行初始化；对所述历史风险用户样本集S的用户权重和所述待定风险用户样本集P的用户权重进行迭代更新，并将上一轮更新后的权重归一化，获得归一化后的权值；其中，u是一个变量，表示样本全集中任意一个用户，t表示迭代轮数；基于所述历史风险用户样本集中每个用户的多个特征和归一化后的权值，获得用户u每轮迭代预测标签为风险的概率；基于所述用户u每轮迭代预测标签为风险的概率，判断所述用户u在第t轮迭代的预测标签是否为风险用户标签；基于所述用户u在第t轮迭代的预测标签是否为风险用户标签的结果、所述待定风险用户样本集P中用户的实际标签以及所述归一化后的权值，获得用户每轮迭代的权重调节系数；

基于所述用户每轮迭代预测标签为风险的概率和所述用户每轮迭代的权重调节系数，从参与所述网络直播平台当前活动的用户中识别出风险用户。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述用户每轮迭代预测标签为风险的概率和所述用户每轮迭代的权重调节系数，从参与所述网络直播平台当前活动的用户中识别出风险用户之后，所述方法还包括：

对所述风险用户进行屏蔽。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史风险用户样本集中每个用户的多个特征和归一化后的权值，获得用户u每轮迭代预测标签为风险的概率，具体包括：

按照如下公式获得用户每轮迭代预测标签为风险的概率：

其中：

是用户u在第t轮预测标签为风险的概率，表示用户u的第i个特征；是在第t轮特征i的权重，，

是该集合的元素个数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述待定风险用户样本集P第t轮迭代的错误率，获得用户每轮迭代的权重调节系数，具体包括：

按照如下公式获得用户第t轮迭代的权重调节系数：

其中，是用户第t轮迭代权重调节系数，是所述待定风险用户样本集P中用户在第t轮迭代的错误率；

按照如下公式获得所述待定风险用户样本集P中用户在第t轮迭代的错误率：

其中，是用户u的预测标签，用户u的实际标签。