[发明专利]羊毛党流量识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种羊毛党流量识别方法及装置。该方法包括：根据识别模型确定待识别流量能够命中的风险标签，其中，识别模型为规则模型，根据待识别流量的历史用户行为特征，得到该流量的风险标签；根据待识别流量命中的风险标签以及判定模型，确定流量的羊毛系数，其中，判定模型为机器学习模型，判定模型由多组训练数据训练得到，每组训练数据包括流量命中的风险标签，以及流量的羊毛党系数；在羊毛党系数超过第一预设风险阈值的情况下，确定待识别流量为羊毛党的流量。本发明解决了相关技术中无法识别羊毛党流量，导致资源浪费的技术问题。

技术领域

本发明涉及流量识别领域，具体而言，涉及一种羊毛党流量识别方法及装置。

背景技术

近年来随着电商、社交、互联网金融的兴起，各种补贴促销活动层出不穷。平台为了达到拉新和促活等目的，推出各种补贴、红包、抽奖、返利等营销活动，以吸引用户。这些营销活动除了吸引正常的用户之外，还催生了一条特殊的产业链——“羊毛党”。“羊毛党”，是指专门选择各互联网渠道的优惠促销活动，以相对较低成本甚至零成本换取物质上实惠的人群。他们通过大批量式的注册领取各种补贴，“薅完羊毛就跑”。一方面抢占原本属于正常用户的福利，另一方面消耗了大量的平台营销预算。因此识别出“羊毛党”人群对降低营销成本，提高营销效率具有重大意义。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种羊毛党流量识别方法及装置，以至少解决相关技术中无法识别羊毛党流量，导致资源浪费的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种羊毛党流量识别方法，包括：根据识别模型确定待识别流量能够命中的风险标签，其中，所述识别模型为规则模型，根据待识别流量的历史用户行为特征，得到该流量的风险标签；根据待识别流量命中的所述风险标签以及判定模型，确定所述流量的羊毛系数，其中，所述判定模型为机器学习模型，判定模型由多组训练数据训练得到，每组训练数据包括流量命中的风险标签，以及所述流量的羊毛党系数；在所述羊毛党系数超过第一预设风险阈值的情况下，确定所述待识别流量为羊毛党的流量。

可选的，根据待识别流量命中的所述风险标签以及判定模型，确定所述流量的羊毛党系数之前，包括：将命中的风险标签的数量超过预设数量阈值的流量，作为正样本；将命中的风险标签的数量未超过预设数量阈值的流量，作为负样本；根据所述正样本和所述负样本对所述判定模型进行训练。

可选的，根据待识别流量命中的所述风险标签以及判定模型，确定所述流量的羊毛党系数包括：通过逻辑回归算法，确定所述流量能够命中的风险标签的权重；将所述待识别流量命中的标签及其对应的权重，输入所述判定模型，由所述判定模型输出所述待识别流量对应的羊毛党系数。

可选的，还包括：在所述羊毛党系数在所述第一预设风险阈值和第二预设风险阈值之间的情况下，确定所述待识别流量为疑似羊毛党的流量，其中，所述第一预设风险阈值大于所述第二预设风险阈值；在所述羊毛党系数不超过所述第二预设风险阈值的情况下，确定所述待识别流量为正常流量。

可选的，所述风险标签包括下列至少之一：IP地址异常，GPS异常，用户信息异常，设备异常。

可选的，所述用户信息异常包括用户为抱团用户，其中，多个所述抱团用户的账号绑定同一手机号，且多个所述抱团用户的IP地址的重合度超过预设重合度阈值。

可选的，根据识别模型确定待识别流量能够命中的风险标签包括：根据羊毛党的流量构建灰名单库；通过识别模型统计所述灰名单库中的羊毛党流量的参数的共同点；将所述共同点作为所述风险标签。