[发明专利]一种异常用户检测方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种异常用户检测方法及装置。该异常用户检测方法包括：通过预设检测模型预测第一目标用户为异常用户的概率；分别确定所述第一目标用户与N个异常用户群组的相似度；确定所述第一目标用户与所述N个异常用户群组的相似度中的最大相似度；根据所述预设检测模型预测得到的所述第一目标用户为异常用户的概率和所述最大相似度，获得所述第一目标用户的用户评分；根据所述用户评分，确定所述第一目标用户是否为异常用户。本申请实施例提供的技术方案，能够解决现有技术中异常用户检测模型存在检测结果准确率低的问题。

技术领域

本申请属于通信技术领域，具体涉及一种异常用户检测方法及装置。

背景技术

异常用户检测是对包含交易诈骗、网络诈骗、电话诈骗、盗卡盗号、电话推销等具有异常行为的用户进行识别的一项功能。对于运营商而言，异常用户检测是其关注重点，帮助用户识别诈骗电话、诈骗短信等异常行为，可以有效防止用户财产流失，提高用户安全感、幸福感以及用户体验。

对于异常用户检测模型而言，异常行为特征的选择十分重要，但在现实中，欺诈等异常行为在不断快速变化，而异常用户检测模型已学习到的异常行为特征却难以快速准确的随之变化，存在滞后性，导致不管是从业务中直接获取的行为特征还是从业务中衍生出来的行为特征，可能异常用户检测模型都难以准确判断其行为是否异常，即异常用户检测模型的检测结果存在准确率低的问题。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种异常用户检测方法及装置，以解决现有技术中的异常用户检测模型存在检测结果准确率低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种异常用户检测方法，所述方法包括：

通过预设检测模型预测第一目标用户为异常用户的概率；

分别确定所述第一目标用户与N个异常用户群组的相似度；其中，每一所述异常用户群组对应一种异常用户类型，N为大于或等于1的整数；

确定所述第一目标用户与所述N个异常用户群组的相似度中的最大相似度；

根据所述预设检测模型预测得到的所述第一目标用户为异常用户的概率和所述最大相似度，获得所述第一目标用户的用户评分；

根据所述用户评分，确定所述第一目标用户是否为异常用户。

第二方面，本申请实施例提供一种异常用户检测装置，所述装置包括：

预测模块，用于通过预设检测模型预测第一目标用户为异常用户的概率；

第一确定模块，用于分别确定所述第一目标用户与N个异常用户群组的相似度；其中，每一所述异常用户群组对应一种异常用户类型，N为大于或等于1的整数；

第二确定模块，用于确定所述第一目标用户与所述N个异常用户群组的相似度中的最大相似度；

评分模块，用于根据所述预设检测模型预测得到的所述第一目标用户为异常用户的概率和所述最大相似度，获得所述第一目标用户的用户评分；

第三确定模块，用于根据所述用户评分，确定所述第一目标用户是否为异常用户。

第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的异常用户检测方法中的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的异常用户检测方法中的步骤。