[发明专利]监控用户的方法、装置、电子设备及介质在审

专利信息
申请号: 202010759182.6 申请日: 2020-07-31
公开(公告)号: CN111897709A 公开(公告)日: 2020-11-06
发明(设计)人: 陈文涛 申请(专利权)人: 上海连尚网络科技有限公司
主分类号: G06F11/34 分类号: G06F11/34;G06F16/2455;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 代理人: 刘广达
地址: 201306 上海市浦东*** 国省代码: 上海;31
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 监控 用户 方法 装置 电子设备 介质
【说明书】:

本申请公开了一种监控用户的方法、装置、电子设备及介质。其中,本申请中,在获取目标用户的监控参数以及等级标签之后,可以基于目标用户的监控参数和等级标签,确定目标用户对应的违禁风险指数;并在当违禁风险指数高于预设阈值时,对目标用户执行违禁风险指数对应的监控惩罚操作。通过应用本申请的技术方案,可以根据用户使用应用程序的时长,来为该用户确定不同的监控参数以及监控网络模型,并将该监控参数输入至网络模型后得到的输出结果作为该用户的风险指数。进而避免由于相关技术中存在的只能依靠人工审核用户是否为恶意用户所导致的审核时间过长的问题。

技术领域

本申请中涉及数据处理的技术,尤其是一种监控用户的方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

由于通信时代和社会的兴起,智能设备已经随着越来越多用户的使用而不断发展。

其中,随着互联网的飞速发展,用户利用智能设备上传自身感兴趣的内容至网络平台已经成为了一种常态。进一步的,由于各个用户的不同,因此会导致存在用户上传的内容中并不都是安全、可靠的信息。例如,在社交网络平台上,有一些用户可能会散布谣言或恶意攻击其他用户。又或,在电商交易平台中,也存在用户为了利益而出售假冒伪劣产品等等。因此,对于平台来说,往往需要人工逐个对每个用户发布的内容进行一一审核,以确定该用户是否为恶意用户,从而杜绝出现平台中存在恶意用户的情况。

然而,相关技术中存在的人工审核用户的方式需要耗费较长的审核时间,从而降低了正常用户使用平台功能的体验。

发明内容

本申请实施例提供一种监控用户的方法、装置、电子设备及介质,本申请实施例用于解决相关技术中存在的只能依靠人工审核用户是否为恶意用户所导致的审核时间过长的问题。

其中,根据本申请实施例的一个方面,提供的一种监控用户的方法,其特征在于,包括:

获取目标用户的监控参数以及等级标签,所述监控参数对应于行为信息以及静态信息的至少一种,其中,所述行为信息用于反映所述目标用户使用各类应用程序所生成的信息,所述静态信息用于反映所述目标用户的身份标识,所述等级标签用于表征所述目标用户已使用目标应用程序的等级;

基于所述目标用户的监控参数和等级标签,确定所述目标用户对应的违禁风险指数;

当所述违禁风险指数高于预设阈值时,对所述目标用户执行所述违禁风险指数对应的监控惩罚操作。

可选地,在基于本申请上述方法的另一个实施例中,所述基于所述目标用户的监控参数和等级标签,确定所述目标用户对应的违禁风险指数,包括:

基于所述目标用户的等级标签,确定所述目标用户对应的监控参数以及监控网络模型,所述监控网络模型包括静态网络模型以及行为网络模型的至少一种;

将所述监控参数输入至所述监控网络模型,得到所述目标用户的违禁风险指数;

当检测到所述违禁风险指数高于所述预设阈值时,对所述目标用户执行所述违禁风险指数对应的监控惩罚操作。

可选地,在基于本申请上述方法的另一个实施例中,所述基于所述等级标签,确定所述目标用户对应的监控参数以及监控网络模型,包括:

当检测到所述等级标签对应于第一使用等级时,确定所述目标用户对应于行为监控参数以及所述行为网络模型,所述行为监控参数用于表征所述目标用户使用各类应用程序所生成的内容信息;

当检测到所述等级标签对应于第二使用等级时,确定所述目标用户对应于静态监控参数以及所述静态网络模型,所述静态监控参数用于表征所述目标用户的身份标识,所述第二使用等级低于所述第一使用等级。

可选地,在基于本申请上述方法的另一个实施例中,所述基于所述等级标签,确定所述目标用户对应的监控参数以及监控网络模型前,包括:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海连尚网络科技有限公司,未经上海连尚网络科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010759182.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top