申请/专利权人：广东茉莉数字科技集团股份有限公司

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117574362B

主分类号：G06F21/55

分类号：G06F21/55;G06N3/0442;G06N3/084;G06Q50/00;G06F17/15;G06F17/16;G06F18/22;G06F18/241

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本发明属于大数据处理领域，提供了一种达人帐号数据异常分辩方法及系统，通过计算行为内容数据中不同的类别与被浏览时长的数据的相关性，计算行为内容数据中不同的类别相互之间的相关性；在一段时间后，再次计算行为内容数据中不同的类别与被浏览时长的数据的相关性，并计算行为内容数据中不同的类别相互之间的相关性；根据不同时间的行为内容数据中不同的类别与被浏览时长的数据的相关性，以及行为内容数据中不同的类别相互之间的相关性，从社交平台上用户账号中筛选出达人帐号。可以更快速地识别出异常的账号信息，保障网络安全。

主权项：1.一种达人账号数据异常分辨方法，其特征在于，所述方法包括：采集社交平台上用户账号的数据，用户账号的数据包括行为内容数据和被浏览时长的数据，行为内容数据中包含多个不同的类别；计算行为内容数据中不同的类别与被浏览时长的数据的相关性，计算行为内容数据中不同的类别相互之间的相关性；在一段时间后，再次计算行为内容数据中不同的类别与被浏览时长的数据的相关性，并计算行为内容数据中不同的类别相互之间的相关性；根据不同时间的行为内容数据中不同的类别与被浏览时长的数据的相关性，以及行为内容数据中不同的类别相互之间的相关性，从社交平台上用户账号中筛选出异常的达人账号;其中，在首次计算中，将行为内容数据中各类别与被浏览时长的数据的相关性的数值组成首次类别增长向量，将行为内容数据中不同的类别相互之间的相关性的数值组成首次类别相互矩阵；在再次计算中，将行为内容数据中各类别与被浏览时长的数据的相关性的数值组成再次类别增长向量，将行为内容数据中不同的类别相互之间的相关性的数值组成再次类别相互矩阵；将所述首次类别相互矩阵中各位置的元素的数值与再次类别相互矩阵的逆矩阵进行交互得到第一校验相互矩阵；将所述再次类别相互矩阵中各位置的元素的数值与首次类别相互矩阵的逆矩阵进行交互得到第二校验相互矩阵；将首次类别增长向量结合第一校验相互矩阵得到首次相互序列，将再次类别增长向量结合第二校验相互矩阵得到再次相互序列；使用所述首次相互序列与所述再次相互序列，从社交平台上用户账号中筛选出达人账号；其中，在首次计算和再次计算的同时，从社交平台上的用户账号中采样出一部分的用户账号作为采样的用户账号，并根据采样的用户账号的数据也计算其对应的首次相互序列和再次相互序列记为采样首次相互序列和采样再次相互序列，计算采样首次相互序列与所述再次相互序列之间的分布距离为第一分布距离，计算采样再次相互序列与所述首次相互序列之间的分布距离为第二分布距离，结合第一分布距离与第二分布距离进行数值判断，判断所述采样的用户账号中是否存在异常的账号。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东茉莉数字科技集团股份有限公司 一种达人账号数据异常分辨方法及系统

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