[发明专利]一种媒体反作弊方法及装置、存储介质、终端

权利要求书

1.一种媒体反作弊方法，其特征在于，包括：

从展示请求中获取用户信息，所述用户信息包括用户标识以及媒体标识，所述展示请求指向由所述用户标识和媒体标识界定的展示资源；

统计预设时间段内获取的多个用户信息，并根据统计结果构建媒体共享网络图，所述媒体共享网络图用于表示不同媒体标识对同一用户标识的共享度；

对所述媒体共享网络图进行降维处理；

根据降维处理后的媒体共享网络图更新作弊媒体清单；

对于新的展示请求，查找所述新的展示请求包括的媒体标识是否记录于更新后的作弊媒体清单；

当查找结果表明所述媒体标识记录于所述更新后的作弊媒体清单时，滤除所述展示请求。

2.根据权利要求1所述的媒体反作弊方法，其特征在于，所述统计结果包括第一统计结果和第二统计结果，所述统计预设时间段内获取的多个用户信息包括：

对于每一个媒体标识，统计所述多个用户信息中与所述媒体标识相关联的所有用户标识的数量，其中，位于同一用户信息中的媒体标识和用户标识相关联；

基于与所述媒体标识相关联的所有用户标识的数量获得所述第一统计结果；

对于任两个媒体标识，统计所述多个用户信息中被所述任两个媒体标识共享的所有用户标识的数量；

基于被所述任两个媒体标识共享的所有用户标识的数量获得所述第二统计结果。

3.根据权利要求2所述的媒体反作弊方法，其特征在于，所述基于与所述媒体标识相关联的所有用户标识的数量获得所述第一统计结果包括：

根据第一预设阈值过滤与所述媒体标识相关联的所有用户标识的数量，以获得所述第一统计结果。

4.根据权利要求2所述的媒体反作弊方法，其特征在于，所述基于被所述任两个媒体标识共享的所有用户标识的数量获得所述第二统计结果包括：

根据第二预设阈值过滤被所述任两个媒体标识共享的所有用户标识的数量，以获得所述第二统计结果。

5.根据权利要求2所述的媒体反作弊方法，其特征在于，所述根据统计结果构建媒体共享网络图包括：

以所述媒体标识为节点构建所述媒体共享网络图，其中，共享相同用户标识的两个媒体标识以边进行连接，所述边的边长根据所述第一统计结果和第二统计结果确定。

6.根据权利要求5所述的媒体反作弊方法，其特征在于，所述边的边长根据所述第一统计结果和第二统计结果确定是指：

所述边长等于与所述边长关联的第二结果项除以与所述边长关联的第一结果项，其中，所述第二结果项是指所述第二统计结果中，基于所述边所连接的两个媒体标识共享的所有用户标识的数量获得的结果项；所述第一结果项是指所述第一统计结果中，基于所述两个媒体标识各自关联的所有用户标识的数量分别获得的结果项中较大的一个。

7.根据权利要求1所述的媒体反作弊方法，其特征在于，所述对所述媒体共享网络图进行降维处理包括：

采用聚类算法对所述媒体共享网络图进行降维处理。

8.根据权利要求7所述的媒体反作弊方法，其特征在于，所述聚类算法包括K中心值算法，其中，所述K用于表示所述降维处理后的媒体共享网络图中各节点至少包括的边的数量。

9.根据权利要求7所述的媒体反作弊方法，其特征在于，所述聚类算法包括完全子图算法。

10.根据权利要求7所述的媒体反作弊方法，其特征在于，所述对所述媒体共享网络图进行降维处理还包括：

在采用聚类算法对所述媒体共享网络图进行降维处理之前，将边长小于预设边长的边从所述媒体共享网络图中删除。

11.根据权利要求10所述的媒体反作弊方法，其特征在于，在采用聚类算法对所述媒体共享网络图进行降维处理之前和/或之后，还包括：

删除所述媒体共享网络图中的孤立节点。