构建用户历史行为表示向量、用户行为异常检测方法及装置

    公开(公告)号:CN113742184B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202010509571.3

    申请日:2020-06-05

    Abstract: 本发明实施例涉及一种构建用户历史行为表示向量、用户行为异常检测方法及装置,包括:获取用户历史行为数据;将历史行为数据按照预设方式分为多个历史行为数据分组;根据每一组历史行为数据中包括的活动行为数据,提取与每一组历史行为数据对应的历史行为特征表示向量;根据每一组历史行为数据中包括的APP属性信息提取功能特征表示向量;根据第i分组中分别提取的第i历史行为特征表示向量和第i功能特征表示向量,生成与第i分组历史行为数据对应的第i历史行为表示向量;根据所有历史行为表示向量,构建用户历史行为表示向量,由此,可以有效利用用户行为数据实时辨别当前行为是否异常,维护用户个人信息和财产安全。

    一种基于时空轨迹的用户识别方法及装置

    公开(公告)号:CN110515981B

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN201810489734.9

    申请日:2018-05-21

    Abstract: 本发明涉及一种基于时空轨迹的用户识别方法及装置,包括:获取待识别用户的兴趣区域;构建待识别用户和数据库中用户的时空关系网络;利用node2vec算法计算所述待识别用户的特征向量和数据库中用户的特征向量;计算待识别用户特征向量与数据库中用户特征向量的相似度;通过所述相似度的排序,识别数据库中与待识别用户最相似的用户。本发明提供的技术方案综合考虑用户自身行为与用户间关系特征,兼顾对用户行为的稳定性和差异性的特征描述。其中,用户兴趣区域的获取更多的考虑行为稳定性,网络边权的设计更多的考虑差异性,采用多视角自主表示学习有助于获得更加鲁棒性的用户向量表示。

    构建用户历史行为表示向量、用户行为异常检测方法及装置

    公开(公告)号:CN113742184A

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202010509571.3

    申请日:2020-06-05

    Abstract: 本发明实施例涉及一种构建用户历史行为表示向量、用户行为异常检测方法及装置,包括:获取用户历史行为数据;将历史行为数据按照预设方式分为多个历史行为数据分组;根据每一组历史行为数据中包括的活动行为数据,提取与每一组历史行为数据对应的历史行为特征表示向量;根据每一组历史行为数据中包括的APP属性信息提取功能特征表示向量;根据第i分组中分别提取的第i历史行为特征表示向量和第i功能特征表示向量,生成与第i分组历史行为数据对应的第i历史行为表示向量;根据所有历史行为表示向量,构建用户历史行为表示向量,由此,可以有效利用用户行为数据实时辨别当前行为是否异常,维护用户个人信息和财产安全。

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