[发明专利]一种用户账户的检测方法和装置

权利要求书

1.一种用户账户的检测方法，其特征在于，包括：

从样本账户集合中获取与第一样本账户存在关联关系的第二样本账户，所述第一样本账户是用于训练学习模型的用户样本数据，所述第二样本账户包括：与所述第一样本账户存在关联关系的多个用户样本数据；

在第一标签对应的第一特征空间中加入第二标签的统计值得到第二特征空间，所述第二特征空间包括：所述第一标签和所述第二标签的统计值，所述第一标签包括：所述第一样本账户的至少一个标签，所述第二标签是所述第二样本账户的至少一个标签；

使用所述第二特征空间对所述学习模型进行迭代训练，并输出训练完成后的学习模型；

使用所述训练完成后的学习模型对待检测的用户账户进行检测识别，并输出检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从样本账户集合中获取与第一样本账户存在关联关系的第二样本账户，包括：

使用聚合函数计算在所述样本账户集合中满足所述关联关系的第二样本账户。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述关联关系包括：一度关系；或，

所述关联关系包括：一度关系和二度关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述第二特征空间对所述学习模型进行迭代训练，并输出训练完成后的学习模型，包括：

从所述第二特征空间中获取目标标签，所述目标标签包括：所述第一标签和所述第二标签的统计值；

使用迭代分类算法ICA对所述学习模型中的目标标签进行迭代训练，当所述学习模型中的目标标签对应的迭代分值达到稳定状态时，输出训练完成后的学习模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述学习模型中的目标标签对应的迭代分值达到稳定状态，包括：迭代训练的迭代次数大于或等于预置的次数阈值，或者前后两次迭代训练后的统计值之间的差值总和小于预置的差值门限。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在第一标签对应的第一特征空间中加入第二标签的统计值得到第二特征空间之前，所述方法还包括：

获取所述第二样本账户中每个用户样本数据对应的标签统计值；

从所述第二样本账户中每个用户样本数据对应的标签统计值中筛选出与所述第一标签之间满足预置的关联条件的标签作为第二标签。

7.一种用户账户的检测装置，其特征在于，包括：

关联账户获取模块，用于从样本账户集合中获取与第一样本账户存在关联关系的第二样本账户，所述第一样本账户是用于训练学习模型的用户样本数据，所述第二样本账户包括：与所述第一样本账户存在关联关系的多个用户样本数据；

特征空间扩充模块，用于在第一标签对应的第一特征空间中加入第二标签的统计值得到第二特征空间，所述第二特征空间包括：所述第一标签和所述第二标签的统计值，所述第一标签包括：所述第一样本账户的至少一个标签，所述第二标签是所述第二样本账户的至少一个标签；

模型训练模块，用于使用所述第二特征空间对所述学习模型进行迭代训练，并输出训练完成后的学习模型；

账户检测模块，用于使用所述训练完成后的学习模型对待检测的用户账户进行检测识别，并输出检测结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述关联账户获取模块，具体用于使用聚合函数计算在所述样本账户集合中满足所述关联关系的第二样本账户。

9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述关联关系包括：一度关系；或，

所述关联关系包括：一度关系和二度关系。