[发明专利]一种用户识别方法和系统在审
| 申请号： | 201910070928.X | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109858965A | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 戴微帆 | 申请（专利权）人： | 上海基分文化传播有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京天驰君泰律师事务所 11592 | 代理人： | 孟锐 |
| 地址： | 200120 上海市浦东新*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及用户识别方法和系统。所述用户识别方法包括：收集用户在使用应用时的用户数据；对收集到的用户数据进行预处理，生成由多个特征组成的用户信息；以及根据所述用户信息，利用机器学习模型，确定用户的可疑程度；其中所述用户的可疑程度至少部分基于当前用户数据之间及其和历史对应数据之间的关联和/或用户行为模式稀有性的增加。所述用户识别系统包括：应用接口；用于接收客户端的用户数据或用户信息；和计算核心；计算核心经配置以利用用户数据或用户信息，利用机器学习模型，确定用户的可疑程度。本发明可洞察可疑的用户及其作弊状态，及时预警，也可以结合业务手段和策略，对作弊用户进行相应的处理，从而保护守法用户的正当权益，减少应用平台的损失。 | ||
| 搜索关键词： | 用户数据 用户信息 用户识别 机器学习模型 作弊 预处理 用户识别系统 用户行为模式 使用应用 特征组成 业务手段 应用接口 应用平台 预警 关联 客户 配置 | ||
【主权项】：
1.一种可疑用户识别方法，其中包括：收集用户在使用应用时的用户数据；对收集到的用户数据进行预处理，生成由多个特征组成的用户信息；以及根据所述用户信息，利用机器学习模型，确定用户的可疑程度；其中所述用户的可疑程度至少部分基于当前用户数据之间及其和历史对应数据之间的关联和/或用户行为模式稀有性的增加。
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