[发明专利]基于主成分分析算法的渠道反作弊方法、装置和电子设备

权利要求书

1.基于主成分分析算法的渠道反作弊方法，其特征在于，包括：

对渠道数据特征进行数据降维，将多维数据特征映射到二维平面上的点；

对所述二维平面上的点进行转化，计算映射点和转化后的二维平面上的点之间的欧氏距离；

对所述欧氏距离进行分区段频数统计，获取异常渠道扣掉的数量。

2.如权利要求1所述的基于主成分分析算法的渠道反作弊方法，其特征在于，所述对所述二维平面上的点进行转化，包括：

保持原点不动，旋转坐标轴；

将所述二维平面上的点向所述坐标轴做正交分解，当所述二维平面上的点落到Y轴上坐标值之和最小时，停止旋转所述坐标轴；

获取所述二维平面上的点于当前坐标轴位置下X轴上的坐标值。

3.如权利要求1或2所述的基于主成分分析算法的渠道反作弊方法，其特征在于，所述对所述欧氏距离进行分区段频数统计，包括：

对所述欧氏距离进行区段分割；

对不同区段的数值进行频数统计。

4.如权利要求1-3中任一项所述的基于主成分分析算法的渠道反作弊方法，其特征在于，所述获取异常渠道扣掉的数量，包括：

通过正态分布确定3σ的距离值；

通过所述3σ的距离值判定所述异常渠道；

根据所述异常渠道的坐标点到所述转化后的二维平面上的点的距离，计算所述异常渠道的扣量比例；

根据所述扣量比例计算所述异常渠道扣掉的数量。

5.如权利要求1-4中任一项所述的基于主成分分析算法的渠道反作弊方法，其特征在于，所述对渠道数据特征进行数据降维，包括：

通过主成分分析算法对渠道数据特征进行数据降维。

6.如权利要求1-5中任一项所述的基于主成分分析算法的渠道反作弊方法，其特征在于，所述数据降维为对所述渠道数据特征进行中心化处理，去除冗余信息。

7.如权利要求1-6中任一项所述的基于主成分分析算法的渠道反作弊方法，其特征在于，当所述数据为一维数据时，通过计算一维数据的平均值对所述一维数据进行中心化处理。

8.基于主成分分析算法的渠道反作弊装置，其特征在于，包括：

映射模块，对渠道数据特征进行数据降维，将多维数据特征映射到二维平面上的点；

转化模块，对所述二维平面上的点进行转化，计算映射点和转化后的二维平面上的点之间的欧氏距离；

统计模块，对所述欧氏距离进行分区段频数统计，获取异常渠道扣掉的数量。

9.一种电子设备，其中，该电子设备包括：

处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现权利要求1-7中任一项所述的方法。