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用户行为的风险评估方法及装置.pdf

摘要
申请专利号:

CN201510342295.5

申请日:

2015.06.18

公开号:

CN106257507A

公开日:

2016.12.28

当前法律状态:

实审

有效性:

审中

法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 10/06申请日:20150618|||公开
IPC分类号: G06Q10/06(2012.01)I 主分类号: G06Q10/06
申请人: 阿里巴巴集团控股有限公司
发明人: 沈雄
地址: 英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱
优先权:
专利代理机构: 北京博浩百睿知识产权代理有限责任公司 11134 代理人: 宋子良
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法律状态
申请(专利)号:

CN201510342295.5

授权太阳城集团号:

|||

法律状态太阳城集团日:

2017.01.25|||2016.12.28

法律状态类型:

太阳城集团实质审查的生效|||公开

摘要

本发明公开了一种用户行为的风险评估方法及装置。其中,该方法包括:获取第一账户在第一预设太阳城集团段内执行第一行为所对应的用户行为频率;获取用户行为频率对应的反转行为频率;根据用户行为频率以及反转行为频率,得到第一行为对应的第一特征值;根据第一行为对应的第一特征值,计算第一特征值在所有账户的所有行为的特征值中所占的特征比例;基于特征比例以及预先获取的用户行为参数,得到第一账户在第一预设太阳城集团段内执行第一行为的风险评估结果。本发明解决了现有技术由于仅基于用户行为频率进行用户行为的风险评估,造成的在一些特殊的情况下,风险评估结果错误率较高的技术问题。

权利要求书

1.一种用户行为的风险评估方法,其特征在于,包括:
获取第一账户在第一预设太阳城集团段内执行第一行为所对应的用户行为频率;
获取所述用户行为频率对应的反转行为频率,其中,所述反转行为频率是根
据第一总数和第二总数得到的,所述第一总数是指在所述第一预设太阳城集团段内所有
账户的第一行为的数量,所述第二总数是指在所述第一预设太阳城集团段内所有账户的
所有行为的数量;
根据所述用户行为频率以及所述反转行为频率,得到所述第一行为对应的第
一特征值;
根据所述第一行为对应的所述第一特征值,计算所述第一特征值在所有账户
的所有行为的特征值中所占的特征比例;
基于所述特征比例以及预先获取的用户行为参数,得到所述第一账户在所述
第一预设太阳城集团段内执行所述第一行为的风险评估结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取第一账户在第一预设太阳城集团段
内执行第一行为所对应的用户行为频率,包括:
确定第三总数和第四总数,其中,所述第三总数是指所述第一账户在所述第
一预设太阳城集团段内执行所述第一行为的数量,所述第四总数是指所述第一账户在所
述第一预设太阳城集团段内的所有行为的数量;
依据所述第三总数和所述第四总数,计算所述用户行为频率。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述用户行为频率对应的反
转行为频率,包括:
确定所述第一总数和所述第二总数;
通过公式I=lg(k/q),计算所述反转行为频率,其中,I表示所述反转行为
频率,k表示所述第二总数,q表示所述第一总数。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一行为对应的所述第
一特征值,计算所述第一特征值在所有账户的所有行为的特征值中所占的特征比
例,包括:
通过公式得到所述第一特征值在所有账户的所有行为的
特征值中所占的特征比例,其中,aj表示所述第一特征值,P(aj)用于表示aj在
所有账户的所有行为的特征值所占的所述特征比例,j为大于0的整数。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
所述依据所述第三总数和所述第四总数,计算所述用户行为频率,包括:
将所述第三总数除以所述第四总数,得到所述用户行为频率;
所述根据所述用户行为频率以及所述反转行为频率,得到所述第一行为对应
的第一特征值,包括:
将所述用户行为频率乘以所述反转行为频率,得到所述第一行为对应的第一
特征值。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于,在所述预先获取的用户
行为参数包括条件概率参数以及分类比例的情况下,获取所述条件概率参数以及
所述分类比例的步骤包括:
创建训练样本集合,其中,所述训练样本集合至少包括一个样本特征值以及
所述至少一个样本特征值对应的风险评估标签;
根据所述至少一个样本特征值以及所述至少一个样本特征值对应的所述风险
评估标签,得到所述条件概率参数以及所述分类比例。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述创建训练样本集合,其中,所述
训练样本集合至少包括一个样本特征值以及所述至少一个样本特征值对应的风险
评估标签,包括:
获取在第二预设太阳城集团段内至少一个样本账户的至少一个样本用户行为;
计算所述至少一个样本用户行为的样本用户行为频率,以及所述样本用户行
为频率对应的样本反转行为频率,其中,所述样本反转行为频率是根据第五总数
和第六总数得到的,所述第五总数是指在所述第二预设太阳城集团段内所有账户的所述
至少一个样本用户行为的数量以及在第二预设太阳城集团段内所有账户的所有行为的总
数得到的;
根据所述样本用户行为频率以及所述样本反转行为频率,得到所述至少一个
样本特征值;
依据所述至少一个样本特征值以及所述至少一个样本特征值对应的风险评估
标签创建所述训练样本集合。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述计算所述至少一个样本用户行为
的样本用户行为频率,以及所述样本用户行为频率对应的样本反转行为频率,包
括:
将在所述第二预设太阳城集团段内所述至少一个样本账户的所述至少一个样本用户
行为的数量除以在所述第二预设太阳城集团段内所述至少一个样本账户的所有行为的数
量,得到所述至少一个样本用户行为的所述样本用户行为频率;以及
通过公式I′=lg(k′/q′),计算所述样本反转行为频率,其中,I′表示所述样本
反转行为频率,k′表示所述第五总数,q′表示所述第六总数。
9.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据所述至少一个样本特征值以
及所述至少一个样本特征值对应的所述风险评估标签,得到所述条件概率参数以
及所述分类比例,包括:
通过公式得到所述条件概率参数,其中,所述P(a′j|ci)
用于表示a′j属于ci的所述条件概率参数,a′j表示样本特征值,ci表示所述风险评
估标签,Count(a′j|ci)表示属于ci出现a′j的次数,Count(ci)表示属于ci的次数,其
中,0<j<n,n为所述训练样本集合中的样本总数,0<i<m,m为风险评估标签的种
类数,i,j均为整数;以及
通过公式得到所述分类比例,其中,P(ci)用于表示ci在
所有风险评估标签中所占的所述分类比例。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述基于所述特征比例以及预先获取
的用户行为参数,得到所述第一账户在所述第一预设太阳城集团段内执行所述第一行为
的风险评估结果,包括:
通过公式得到所述第一账户在所述第一预设
太阳城集团段内执行所述第一行为的所述风险评估结果,其中,cMAP为所述第一账户在
所述第一预设太阳城集团段内执行所述第一行为的所述风险评估结果。
11.一种用户行为的风险评估装置,其特征在于,包括:
第一获取单元,用于获取第一账户在第一预设太阳城集团段内执行第一行为所对应
的用户行为频率;
第二获取单元,用于获取所述用户行为频率对应的反转行为频率,其中,所
述反转行为频率是根据第一总数和第二总数得到的,所述第一总数是指在所述第
一预设太阳城集团段内所有账户的第一行为的数量,所述第二总数是指在所述第一预设
太阳城集团段内所有账户的所有行为的数量;
处理单元,用于根据所述用户行为频率以及所述反转行为频率,得到所述第
一行为对应的第一特征值;
第一计算单元,用于根据所述第一行为对应的所述第一特征值,计算所述第
一特征值在所有账户的所有行为的特征值中所占的特征比例;
风险评估单元,用于基于所述特征比例以及预先获取的用户行为参数,得到
所述第一账户在所述第一预设太阳城集团段内执行所述第一行为的风险评估结果。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述第一获取单元包括:
第一确定子单元,用于确定第三总数和第四总数,其中,所述第三总数是指
所述第一账户在所述第一预设太阳城集团段内执行所述第一行为的数量,所述第四总数
是指所述第一账户在所述第一预设太阳城集团段内的所有行为的数量;
第一计算子单元,用于依据所述第三总数和所述第四总数,计算所述用户行
为频率。
13.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述第二获取单元包括:
第二确定子单元,用于确定所述第一总数和所述第二总数;
第二计算子单元,用于通过公式I=lg(k/q),计算所述反转行为频率,其中,
I表示所述反转行为频率,k表示所述第二总数,q表示所述第一总数。
14.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述第一计算单元用于执行以下步骤
根据所述第一行为对应的所述第一特征值,计算所述第一特征值在所有账户的所
有行为的特征值中所占的特征比例:
通过公式得到所述第一特征值在所有账户的所有行为的
特征值中所占的特征比例,其中,aj表示所述第一特征值,P(aj)用于表示aj在
所有账户的所有行为的特征值所占的所述特征比例,j为大于0的整数。
15.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,
所述第一计算子单元用于执行以下步骤依据所述第三总数和所述第四总数,
计算所述用户行为频率:将所述第三总数除以所述第四总数,得到所述用户行为
频率;
所述处理单元用于执行以下步骤根据所述用户行为频率以及所述反转行为频
率,得到所述第一行为对应的第一特征值:将所述用户行为频率乘以所述反转行
为频率,得到所述第一行为对应的第一特征值。
16.根据权利要求11至15中任一项所述的装置,其特征在于,在所述预先获取的用
户行为参数包括条件概率参数以及分类比例的情况下,所述装置还包括:
创建单元,用于创建训练样本集合,其中,所述训练样本集合至少包括一个
样本特征值以及所述至少一个样本特征值对应的风险评估标签;
第二计算单元,用于根据所述至少一个样本特征值以及所述至少一个样本特
征值对应的所述风险评估标签,得到所述条件概率参数以及所述分类比例。
17.根据权利要求16所述的装置,其特征在于,所述创建单元包括:
获取子单元,用于获取在第二预设太阳城集团段内至少一个样本账户的至少一个样
本用户行为;
第三计算子单元,用于计算所述至少一个样本用户行为的样本用户行为频率,
以及所述样本用户行为频率对应的样本反转行为频率,其中,所述样本反转行为
频率是根据第五总数和第六总数得到的,所述第五总数是指在所述第二预设太阳城集团
段内所有账户的所述至少一个样本用户行为的数量以及在第二预设太阳城集团段内所有
账户的所有行为的总数得到的;
第四计算子单元,用于根据所述样本用户行为频率以及所述样本反转行为频
率,得到所述至少一个样本特征值;
创建子单元,用于依据所述至少一个样本特征值以及所述至少一个样本特征
值对应的风险评估标签创建所述训练样本集合。
18.根据权利要求17所述的装置,其特征在于,所述第三计算子单元用于执行以下步
骤计算所述至少一个样本用户行为的样本用户行为频率,以及所述样本用户行为
频率对应的样本反转行为频率:
将在所述第二预设太阳城集团段内所述至少一个样本账户的所述至少一个样本用户
行为的数量除以在所述第二预设太阳城集团段内所述至少一个样本账户的所有行为的数
量,得到所述至少一个样本用户行为的所述样本用户行为频率;以及
通过公式I′=lg(k′/q′),计算所述样本反转行为频率,其中,I′表示所述样本
反转行为频率,k′表示所述第五总数,q′表示所述第六总数。
19.根据权利要求16所述的装置,其特征在于,所述第二计算单元用于执行以下步骤
根据所述至少一个样本特征值以及所述至少一个样本特征值对应的所述风险评估
标签,得到所述条件概率参数以及所述分类比例:
通过公式得到所述条件概率参数,其中,所述P(a′j|ci)
用于表示a′j属于ci的所述条件概率参数,a′j表示样本特征值,ci表示所述风险评
估标签,Count(a′j|ci)表示属于ci出现a′j的次数,Count(ci)表示属于ci的次数,其
中,0<j<n,n为所述训练样本集合中的样本总数,0<i<m,m为风险评估标签的种
类数,i,j均为整数;以及
通过公式得到所述分类比例,其中,P(ci)用于表示ci在
所有风险评估标签中所占的所述分类比例。
20.根据权利要求19所述的装置,其特征在于,所述风险评估单元用于执行以下步骤
基于所述特征比例以及预先获取的用户行为参数,得到所述第一账户在所述第一
预设太阳城集团段内执行所述第一行为的风险评估结果:
通过公式得到所述第一账户在所述第一预设
太阳城集团段内执行所述第一行为的所述风险评估结果,其中,cMAP为所述第一账户在
所述第一预设太阳城集团段内执行所述第一行为的所述风险评估结果。

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