[发明专利]一种行为识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种行为识别方法、装置、电子设备及存储介质，应用于计算机技术领域，所述方法包括：获取各用户的行为数据和用户关系图谱；抽取所述用户关系图谱中具有目标用户关系类型的连通子图；将所述连通子图中相邻用户节点之间的行为数据执行聚合处理，得到用户行为特征；将所述用户行为特征输入至行为识别模型，得到各用户节点的行为预测结果。本申请可以有效提高用户行为识别的效率并且提高用户行为识别的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种行为识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着网络技术的发展，应用程序的开发者需要对平台中刷评论、刷关注、刷赞等恶意危害用户使用体验和破坏平台环境的黑产用户行为进行识别。

相关技术中一般是通过设定规则，根据用户的行为对用户的异常行为进行判断。例如用户聊天对象比较多、用户发贴删帖频繁、存在异地登录、用户帖子内容存在欺骗性等行为作为判别规则，当异常操作数量达到某一阈值时交给检测人员对身份进行判断。但是这种方式只能针对单一类型黑产用户进行挖掘，无法发现其潜在的关联性，更无法挖掘团体组织，也降低用户行为识别的准确性。

发明内容

本申请实施例提供的一种行为识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，旨在尽可能解决由于相关技术中采用单一判别规则来识别存在黑产行为的用户，导致对于黑产用户行为识别的效率和准确性低的技术问题。

获取各用户的行为数据和用户关系图谱；

抽取所述用户关系图谱中具有目标用户关系类型的连通子图；

将所述连通子图中相邻用户节点之间的行为数据执行聚合处理，得到用户行为特征；

将所述用户行为特征输入至行为识别模型，得到各用户节点的行为预测结果。

可选地，在所述将所述连通子图中相邻用户节点之间的行为数据执行聚合处理，得到用户行为特征之前，所述方法还包括：

获取目标维度的行为数据；

通过目标时间窗口对所述行为数据进行时间序列化处理。

可选地，所述目标维度至少包括：用户登录维度、用户发帖维度；

所述获取目标维度的行为数据，包括：

获取用户登录维度、用户发帖维度的行为数据。

可选地，在所述获取目标维度的行为数据之前，所述方法还包括：

获取各用户数据维度之间的相关度；

将相关度大于相关度阈值的数据维度作为目标维度。

可选地，所述将所述连通子图中相邻用户节点之间的行为数据执行聚合处理，得到用户行为特征，包括：

获取所述连通子图中处于顶点位置的顶点用户节点相对应的相邻用户节点，所述顶点用户节点是连接有多个其他用户节点的用户节点；

将所述顶点用户节点与其相对应的相邻用户节点的行为数据进行聚合处理，得到用户行为特征。

可选地，所述将所述顶点用户节点与其相对应的相邻用户节点的行为数据进行聚合处理，得到用户行为特征，包括：

将所述顶点用户节点与其相对应的相邻用户节点的行为数据输入至下述公式得到用户行为特征：