[发明专利]用户行为分析方法与装置

权利要求书

1.一种用户行为分析方法，其特征在于，包括：

根据多名用户的行为数据建立信息连通图；

根据所述信息连通图基于多个预设关系模型提取多个二分图；

基于预设评分模型获取所述多个二分图的评分密度曲线；

根据所述评分密度曲线识别可疑用户行为。

2.如权利要求1所述的用户行为分析方法，其特征在于，所述根据多名用户的行为数据建立信息连通图包括：

获取多名用户的行为数据，所述行为数据至少包括注册数据、登录数据、浏览数据、订单数据、支付数据、实名认证数据；

根据所述行为数据提取节点以及关系类型；

根据所述节点以及所述关系类型建立所述信息连通图。

3.如权利要求1所述的用户行为分析方法，其特征在于，所述根据所述信息连通图基于多个预设关系模型提取多个二分图包括：

将所述信息连通图划分为多个连通子图；

按预设关系模型对每个连通子图提取二分图；

将所述多个连通子图的二分图汇总作为所述预设关系模型的二分图集合；

获取与每个预设关系模型对应的二分图集合。

4.如权利要求1所述的用户行为分析方法，其特征在于，所述基于预设评分模型获取所述多个二分图的评分密度曲线包括：

根据所述二分图的节点的数量以及所述节点之间的连通数量获取所述二分图的评分；

对所述多个预设关系模型对应的二分图的评分直方图进行核密度估计，获取与所述多个预设关系模型对应的多个所述评分密度曲线。

5.如权利要求1所述的用户行为分析方法，其特征在于，所述根据所述评分密度曲线识别可疑用户行为包括：

根据所述评分密度曲线的波峰获取多个二分图；

将所述多个二分图中的多个节点作为可疑节点集合；

对所述多个预设关系模型对应的评分密度曲线分别提取可疑节点集合；

根据多个所述可疑节点集合获取可疑节点。

6.如权利要求1或5所述的用户行为分析方法，其特征在于，所述根据所述评分密度曲线识别可疑用户行为包括：

对每个所述预设关系模型对应的所述评分密度曲线拟合高斯混合模型；

根据多个所述高斯混合模型获取所述可疑用户行为的种类以及每个种类的占比。

7.如权利要求4所述的用户行为分析方法，其特征在于，所述根据所述二分图的节点的数量以及所述节点之间的连通数量获取所述二分图的评分包括：

根据所述节点的数量获取第一评分；

根据所述节点的数量获取合理连通数量；

根据所述合理连通数量与所述连通数量的差值获取第二评分；

根据所述第一评分与所述第二评分获取所述二分图的评分。

8.一种用户行为分析装置，其特征在于，包括：

关系网络建立模块，设置为根据多名用户的行为数据建立信息连通图；

二分图提取模块，设置为根据所述信息连通图基于多个预设关系模型提取多个二分图；

二分图评分模块，设置为基于预设评分模型获取所述多个二分图的评分密度曲线；

评分数据分析模块，设置为根据所述评分密度曲线识别可疑用户行为。

9.如权利要求8所述的用户行为分析装置，其特征在于，所述关系网络建立模块包括：

用户行为提取单元，设置为获取多名用户的行为数据，所述行为数据至少包括注册数据、登录数据、浏览数据、订单数据、支付数据、实名认证数据；

关系提取单元，设置为根据所述行为数据提取节点以及关系类型；

关系连接单元，设置为根据所述节点以及所述关系类型建立所述信息连通图。