[发明专利]识别基于DBSCAN模型的非正常批量购票行为的方法在审
| 申请号： | 201611019839.5 | 申请日： | 2016-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN106657007A | 公开（公告）日： | 2017-05-10 |
| 发明（设计）人： | 曹杰;冯雨晖;宿晓坤;杨睿;李学超 | 申请（专利权）人： | 北京红马传媒文化发展有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/26;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京天奇智新知识产权代理有限公司11340 | 代理人： | 杨文录 |
| 地址： | 100027 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种识别基于DBSCAN模型的非正常批量购票行为的方法，包括监测预定时间段内的注册数量高于参考时间段的注册数量的识别阈值后，将所述标记的至少一个高度集中的注册账户簇的网络购票行为记录中的用户IP、Cookie和访问代理环境Agent哈希化为一个全局唯一的编码字符串IP+Cookie+Agent，形成唯一用户标识；识别所述网络购票行为属性中的异常行为属性的用户IP，将所述异常行为属性的用户IP存入黑名单进行隔离。本发明通过确定识别黄牛的各种阀值，为判别黄牛提供数据判断依据。实时记录用户的行为特征，能够为实时黄牛拦截提供实时依据；能够建立黑名单，能够基于黑名单，提前拦截黄牛，使资源的分配更具合理性和公平性。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 基于 dbscan 模型 正常 批量 购票 行为 方法 | ||
【主权项】：
一种识别基于DBSCAN模型的非正常批量购票行为的方法，其特征在于，包括：监测预定时间段内的注册数量高于参考时间段的注册数量的识别阈值后，获取基于密度聚类算法扫描所述预识别时间段内的所有注册行为后标记的至少一个高度集中的注册账户簇；将所述标记的至少一个高度集中的注册账户簇的网络购票行为记录中的用户IP、Cookie和访问代理环境Agent哈希化为一个全局唯一的编码字符串IP+Cookie+Agent，形成唯一用户标识；提取所述用户标识的历史网络购票行为记录和实时网络购票行为记录中的网络购票行为属性；识别所述网络购票行为属性中的异常行为属性的用户IP，将所述异常行为属性的用户IP存入黑名单进行隔离。
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