[发明专利]基于大数据的用户行为监测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于大数据的用户行为监测方法，其特征在于，包括：

获取第一预设时间段内的若干个用户及其对应的历史行为记录和标识信息；

以所述标识信息作为目标变量，以所述若干个用户的历史行为记录作为输入参数，采用朴素贝叶斯算法进行训练，得到每一标识信息对应的执行概率；

对于待监测用户，以标识信息作为目标变量，以所述待监测用户的历史行为记录作为输入参数，采用朴素贝叶斯算法进行预测，得到所述待监测用户对应的用户概率；

获取所述待监测用户的标识信息，以及所述标识信息对应的执行概率；

根据所述待监测用户对应的用户概率与所述标识信息对应的执行概率，确定所述待监测用户是否存在风险；

所述基于大数据的用户行为监测方法还包括：

获取所述待监测用户在第二预设时间段内的历史行为记录；

以标识信息作为目标变量，以所述第二预设时间段内的历史行为记录为输入参数，采用朴素贝叶斯算法进行预测，得到所述待监测用户的第一一般概率；

获取所述待监测用户在第三预设时间段内的历史行为记录；

以标识信息作为目标变量，以所述第三预设时间段内的历史行为记录为输入参数，采用朴素贝叶斯算法进行预测，得到所述待监测用户的第二一般概率；

根据所述待监测用户的第一一般概率与第二一般概率，确定所述待监测用户是否存在风险。

2.如权利要求1所述的基于大数据的用户行为监测方法，其特征在于，所述获取第一预设时间段内的若干个用户及其对应的历史行为记录和标识信息包括：

获取第一预设时间段内的若干个用户的历史操作数据；

将所述历史操作数据转换为SQL数据，并对所述SQL数据进行正则化清洗和解析，得到每一个用户对应的操作数据、标识信息；

遍历每一个用户，对所述用户对应的操作数据按预设时间周期进行聚合，并对聚合后的所述操作数据进行标准化处理，得到历史行为记录；

遍历每一个用户，对所述用户及其历史行为记录进行标识信息标记。

3.如权利要求2所述的基于大数据的用户行为监测方法，其特征在于，所述根据所述待监测用户对应的用户概率与所述标识信息对应的执行概率，确定所述待监测用户是否存在风险包括：

比较所述待监测用户对应的用户概率与所述标识信息对应的执行概率；

若所述待监测用户对应的用户概率相对于所述标识信息对应的执行概率的偏差值大于或等于第一预设阈值时，确定所述待监测用户的当前行为存在风险；

若所述待监测用户对应的用户概率相对于所述标识信息对应的执行概率的偏差值小于第一预设阈值时，确定所述待监测用户的当前行为不存在风险。

4.如权利要求1所述的基于大数据的用户行为监测方法，其特征在于，所述根据所述待监测用户的第一一般概率与第二一般概率，确定所述待监测用户是否存在风险包括：

比较所述待监测用户的第一一般概率和第二一般概率；

若所述待监测用户的第二一般概率相对于所述第一一般概率的偏差值大于或等于第二预设阈值时，确定所述待监测用户的当前行为存在风险；

若所述待监测用户的第二一般概率相对于所述第一一般概率的偏差值小于第二预设阈值时，确定所述待监测用户的当前行为不存在风险。

5.如权利要求1所述的基于大数据的用户行为监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述待监测用户对应的用户概率和标识信息对应的执行概率、所述待监测用户的第一一般概率和第二一般概率，确定所述待监测用户的操作是否存在风险。