[发明专利]信息处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

获取待识别用户集合中每个用户的用户特征信息，所述用户特征信息包括用户身份唯一标识信息、用户账户登录态信息、用户发布信息和用户行为分布信息中的一项或多项；所述用户行为分布信息用于反映用户的行为模式和行为规律；

基于所述每个用户的所述用户特征信息的特征值，为所述待识别用户集合建立异常用户有权图，

其中，所述异常用户有权图的节点用于表征所述待识别用户集合中的异常用户，所述异常用户有权图中任两个节点间的边的权重用于表征所述两个节点表征的异常用户之间的关联程度；

所述基于所述每个用户的所述用户特征信息的特征值，为所述待识别用户集合建立异常用户有权图，包括：

基于所述待识别用户集合中全部用户的所述用户特征信息的特征值，确定所述用户特征信息中第一用户特征信息的第一特征值直方图，以及确定所述用户特征信息内多个第二用户特征信息中每个所述第二用户特征信息之特征值的聚合特征值；

在多个所述聚合特征值中随机选择目标聚合特征值；

基于所述目标聚合特征值，获取所述第一用户特征信息的第二特征值直方图；

基于多个所述聚合特征值中所述目标聚合特征值以外的其他聚合特征值、所述第一特征值直方图和所述第二特征值直方图，确定所述第一用户特征信息的第三特征值直方图；

在基于所述第二特征值直方图求得的第一数值和基于所述第三特征值直方图求得的第二数值的差值大于第一指定差值时，或所述差值的归一化数值大于第二指定差值时，为使得所述多个第二用户特征信息的特征值之聚合特征值为所述目标聚合特征值的用户两两建边，并基于所述差值确定所述边的第一权重。

2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，还包括：

当所述用户特征信息包括所述用户身份唯一标识信息和/或所述用户账户登录态信息时，基于所述用户特征信息，获取与所述用户特征信息关联设置的预设离散值，作为所述用户特征信息的特征值；以及

当所述用户特征信息包括所述用户发布信息和/或所述用户行为分布信息时，基于向量转换模型，将所述用户特征信息转换为向量信息，其中，所述向量转换模型是基于历史用户特征信息和所述历史用户特征信息对应的历史向量训练得到的，用于反映所述用户特征信息与所述向量信息的映射关系；

通过量化算法对所述向量信息进行量化，得到所述用户特征信息的特征值。

3.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，还包括：

当所述边具有多个所述第一权重时，在多个所述第一权重中选择最大权重作为所述边的目标第一权重，或将多个所述第一权重的均值作为所述边的目标第一权重。

4.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，所述基于所述每个用户的所述用户特征信息的特征值，为所述待识别用户集合建立异常用户有权图，包括：

在所述待识别用户集合中确定所述用户特征信息中第三用户特征信息的特征值相同的多个用户；

若所述多个用户的数量大于指定数量，以所述多个用户中的每两个所述用户为节点建立边，并为所述边设置第二权重。

5.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，所述基于所述每个用户的所述用户特征信息的特征值，为所述待识别用户集合建立异常用户有权图，包括：

对于所述待识别用户集合中的每两个用户，若所述两个用户的所述用户特征信息中第四用户特征信息的特征值相同，且所述特征值具有异常标识，为所述两个用户建立边，其中，所述第四用户特征信息包括所述用户发布信息和/或所述用户行为分布信息；

将所述两个用户的所述第四用户特征信息的特征值的预定异常度确定为所述边的第三权重，

其中，所述异常标识和所述预定异常度是基于预定的异常检测算法对所述特征值进行处理得到的。