[发明专利]用于构建分类器、广告流量异常检测的方法及装置

说明书

本申请涉及计算机技术领域，公开一种用于构建广告流量分类器的方法，包括：获取第一预设时间段内的多个第一广告流量数据；根据各第一广告流量数据进行聚类获得多个类型的广告流量数据特征分布；类型包括正常类型和异常类型；分别获取用于表征各广告流量数据特征分布的聚类中心的原型；根据各原型构建广告流量分类器。通过采用聚类的方式获得用于表征各广告流量数据特征分布的聚类中心的原型，并根据各原型构建广告流量分类器，这样无需进行标签标注，节省了大量的时间和劳动力，降低了构建广告流量分类器的成本。本申请还公开一种用于构建广告流量分类器的装置及电子设备、存储介质，一种用于广告流量异常检测方法及装置、电子设备、存储介质。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，例如涉及一种用于构建分类器、广告流量异常检测的方法及装置。

背景技术

近年来，随着移动互联网的普及，联网人数和联网时长都在屡创新高，与网络广告市场繁荣相伴相生的广告欺诈问题时有出现，有些广告主、广告经营者和广告发布者在广告活动中，会故意制造商品、服务的假相，或者隐瞒事实真相所采取的一系列不法活动。因此需要进行广告流量异常检测，同时，随着大数据技术与人工智能技术的快速发展，基于人工智能技术的广告流量异常检测成为近年来研究的热点。广告流量包括广告浏览和广告点击等，现有技术中通常是以全监督的训练方式进行采集样本，并通过人工对采集到的所有样本进行类别标签标注，根据带有类别标签的样本对机器学习模型进行训练获得广告流量异常检测模型，从而利用广告流量异常检测模型实现广告流量异常检测。

在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：

现有技术中通过人工对采集到的所有样本进行标签标注会耗费大量的时间和劳动力，导致进行广告流量异常检测的成本较高。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

本公开实施例提供了一种用于构建广告流量分类器、广告流量异常检测的方法及装置、电子设备、存储介质，以能够降低构建广告流量分类器的成本。

在一些实施例中，所述用于构建广告流量分类器的方法，包括：获取第一预设时间段内的多个第一广告流量数据；根据各所述第一广告流量数据进行聚类获得多个类型的广告流量数据特征分布；所述类型包括正常类型和异常类型；分别获取用于表征各所述广告流量数据特征分布的聚类中心的原型；根据各所述原型构建广告流量分类器。

在一些实施例中，所述用于广告流量异常检测的方法，包括：利用上述的用于构建广告流量分类器的方法获得的广告流量分类器进行广告流量异常检测。

在一些实施例中，所述用于构建广告流量分类器的装置，包括：第一获取模块，被配置为获取第一预设时间段内的多个第一广告流量数据；聚类模块，被配置为根据各所述第一广告流量数据进行聚类获得多个类型的广告流量数据特征分布；所述类型包括正常类型和异常类型；第二获取模块，被配置为分别获取用于表征各所述广告流量数据特征分布的聚类中心的原型；构建模块，被配置为根据各所述原型构建广告流量分类器。

在一些实施例中，所述用于广告流量异常检测的装置，利用上述的用于构建广告流量分类器的方法构建的模型进行广告流量异常检测，包括：第三获取模块，被配置为获取第二预设时间段内的多个第二广告流量数据；特征提取模块，被配置为对各所述第二广告流量数据进行特征提取，获得各所述第二广告流量数据分别对应的第二流量数据特征；确定模块，被配置为利用所述广告流量分类器根据各所述第二流量数据特征确定各所述第二广告流量数据的类型。

在一些实施例中，所述电子设备包括第一处理器和存储有程序指令的第一存储器，所述第一处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如上述的用于构建广告流量分类器的方法。