[发明专利]基于大数据的异常用户识别方法及装置、电子设备、介质在审
| 申请号： | 201811135904.X | 申请日： | 2018-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN109408556A | 公开（公告）日： | 2019-03-01 |
| 发明（设计）人： | 黄强 | 申请（专利权）人： | 中国平安人寿保险股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F16/22 |
| 代理公司： | 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人： | 刘抗美 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区益田路503*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种异常用户识别方法及装置，属于大数据技术领域。该方法包括：获取多个用户的行为日志，并按照周期与特征统计每个所述用户的行为数据；计算每个所述用户的每个所述特征在各所述周期的行为数据的波动指数，并根据波动阈值判断每个所述用户的每个所述特征是否为波动特征，得到用户‑特征波动属性表；统计所述用户‑特征波动属性表中各波动特征组合的出现概率，将所述出现概率达到最小支持度的波动特征组合判断为异常特征组合；将所述用户中波动特征包含任一所述异常特征组合的用户识别为异常用户。本公开可以实现对异常用户的准确识别，并具有较强的通用性。 | ||
| 搜索关键词： | 波动特征 异常用户 特征波动 行为数据 异常特征 大数据 属性表 最小支持度 波动指数 电子设备 特征统计 行为日志 用户识别 阈值判断 概率 统计 | ||
【主权项】：
1.一种基于大数据的异常用户识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个用户的行为日志，并按照周期与特征统计每个所述用户的行为数据；计算每个所述用户的每个所述特征在各所述周期的行为数据的波动指数，并根据波动阈值判断每个所述用户的每个所述特征是否为波动特征，得到用户‑特征波动属性表；统计所述用户‑特征波动属性表中各波动特征组合的出现概率，将所述出现概率达到最小支持度的波动特征组合判断为异常特征组合；将所述用户中波动特征包含任一所述异常特征组合的用户识别为异常用户。
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