[发明专利]羊毛党识别方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种羊毛党识别方法，其特征在于，该方法包括：

获取若干训练用户的用户画像数据，其中每个训练用户标记有是否属于羊毛党的羊毛党标识信息；

对所述若干训练用户的用户画像数据进行预处理，得到所述若干训练用户的用户特征；

根据所述若干训练用户的用户特征和对应的羊毛党标识信息，获取用户属于羊毛党的先验概率、每个所述用户特征在用户属于羊毛党条件下的条件概率、以及每个所述用户特征的特征概率；

获取目标用户的用户画像数据；

对所述目标用户的用户画像数据进行预处理，得到所述目标用户的用户特征；

基于所述目标用户的用户特征、以及所述用户属于羊毛党的先验概率、每个所述用户特征在用户属于羊毛党条件下的条件概率、每个所述用户特征对应的特征概率，获取所述目标用户属于羊毛党的后验概率；

根据所述目标用户属于羊毛党的后验概率，识别所述目标用户是否属于羊毛党。

2.根据权利要求1所述的羊毛党识别方法，其特征在于，所述根据所述目标用户属于羊毛党的后验概率，识别所述目标用户是否属于羊毛党，包括：

根据所述目标用户属于羊毛党的后验概率，获取所述目标用户的风险评分；

当所述目标用户的风险评分大于预定阈值时，判定所述目标用户为羊毛党。

3.根据权利要求1所述的羊毛党识别方法，其特征在于，所述根据所述若干训练用户的用户特征和对应的羊毛党标识信息，获取用户属于羊毛党的先验概率、每个所述用户特征在用户属于羊毛党条件下的条件概率、以及每个所述用户特征对应的特征概率，包括：

通过如下式(1)获取用户属于羊毛党的先验概率p(y)：

P(y)＝n/N (1)

在式(1)中，n表示标记为羊毛党的训练用户数量，N表示训练用户的总数量，P(y)表示y条件发生的概率，y条件表示用户属于羊毛党；

通过如下式(2)获取每个用户特征在用户属于羊毛党条件下的条件概率：

P(x1，x2，...，xn|y)＝P(x1|y)P(x2|y)...P(xn|y) (2)

在式(2)中，P(x1，x2，...，xn|y)表示y条件下事件x1，x2，...，xn同时发生的联合概率，P(xi|y)表示y条件下事件xi发生的概率，xi表示不同用户特征；

通过如下式(3)获取每个用户特征对应的特征概率p(x1，x2，...，xn)：

p(x1，x2，...，xn)＝P(x1)P(x2)...P(xn) (3)

在式(3)中，P(x1),P(x2),...,P(xn)分别表示中所述若干训练用户具有x1，x2，...，xn特征的概率。

4.根据权利要求3所述的羊毛党识别方法，其特征在于，所述基于所述目标用户的用户特征、以及所述用户属于羊毛党的先验概率、每个所述用户特征在用户属于羊毛党条件下的条件概率、每个所述用户特征对应的特征概率，获取所述目标用户属于羊毛党的后验概率，包括：

通过如下式(4)获取目标用户属于羊毛党的后验概率P(y|x1，x2，...，xn)：

P(y|x1，x2，...，xn)＝P(x1，x2，...，xn|y)*P(y)/p(x1，x2，...，xn) (4)

在式(4)中，P(x1，x2，...，xn|y)表示目标用户的每个用户特征在用户属于羊毛党条件下的条件概率，P(y)表示用户属于羊毛党的先验概率，p(x1，x2，...，xn)表示目标用户每个用户特征对应的特征概率。

5.根据权利要求2所述的羊毛党识别方法，其特征在于，所述根据所述目标用户属于羊毛党的后验概率，获取所述目标用户的风险评分，包括：

根据如下式(5)获取所述目标用户的风险评分score：

score＝A+Blog((1-P(y|x1，x2，...，xn))/P(y|x1，x2，...，xn)) (5)

在式(5)中，A表示预设的基础分，B表示预设的系数，P(y|x1，x2，...，xn)表示目标用户属于羊毛党的后验概率。