[发明专利]一种基于大数据话题分析的风险识别方法及服务器

说明书

本发明提供一种基于大数据话题分析的风险识别方法及服务器，能够充分考虑异常话题互动数据记录中涵盖的异常话题互动数据的潜在特征；此外，鉴于通过没有被融合的异常话题互动数据匹配的用户会话事件的第二欺诈倾向描述，将没有被融合的异常话题互动数据中的至少部分互动数据融合至x个数据融合列表的对应风险标签下，可以通过用户会话事件的第二欺诈倾向描述，对通过第一欺诈倾向描述进行融合得到的数据融合列表进行适应性扩展优化，这样可以实现对异常话题互动数据记录中异常话题互动数据的针对性分治处理，从而为话题欺诈风险识别提供精准简要的分析依据，这样能够实现精准快速的话题欺诈风险识别。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种基于大数据话题分析的风险识别方法及服务器。

背景技术

新一代信息技术的革新给现代社会的生产生活带来了巨大的改变，大数据、云计算、人工智能等技术已经广泛应用在各行各业。大数据作为新一代信息技术的基础之一，其应用类型颇为广泛。当今时代是流量时代和话题时代，大数据在流量分析和话题分析层面的应用也层出不穷。以话题分析为例，大数据话题分析可以分为两个方面，第一个方面是用户需求分析+信息推送，第二个方面是安全防护分析+风险识别。对于第一个方面而言，可以结合相关的推荐算法实施。而第二个方面的技术在实施时还存在一些缺陷，比如在异常话题数据的处理过程中，难以实现针对性的分治处理，从而难以实现精准快速的风险识别。

发明内容

本发明提供一种基于大数据话题分析的风险识别方法及服务器，为实现上述技术目的，本申请采用如下技术方案。

第一方面是一种基于大数据话题分析的风险识别方法，所述方法包括：

确定异常话题互动数据记录中各异常话题互动数据匹配的用户会话事件的第一欺诈倾向描述；其中，所述异常话题互动数据记录中每个异常话题互动数据反映识别出用户会话事件的顺序特征和分布特征中的至少一种；

通过所述用户会话事件的第一欺诈倾向描述，对所述异常话题互动数据记录中指向相同用户会话事件的异常话题互动数据进行融合，得到x个数据融合列表；确定所述异常话题互动数据记录中，没有被融合的异常话题互动数据匹配的用户会话事件的第二欺诈倾向描述；其中，所述第一欺诈倾向描述和所述第二欺诈倾向描述为所述用户会话事件的不同会话阶段的欺诈倾向描述；x为正整数；

通过所述用户会话事件的第二欺诈倾向描述，将所述没有被融合的异常话题互动数据中的至少部分互动数据融合至所述x个数据融合列表的对应风险标签下。

对于一种可能的实施例而言，所述通过所述用户会话事件的第一欺诈倾向描述，对所述异常话题互动数据记录中指向相同用户会话事件的异常话题互动数据进行融合，得到x个数据融合列表，包括：

确定所述异常话题互动数据记录中匹配的所有用户会话事件的第一欺诈倾向描述中，任两个用户会话事件的第一欺诈倾向描述之间的描述共性系数；

将不小于第三判定值的描述共性系数所匹配的两个异常话题互动数据归为相同用户会话事件的异常话题互动数据，得到所述x个数据融合列表。

对于一种可能的实施例而言，所述通过所述用户会话事件的第二欺诈倾向描述，将所述没有被融合的异常话题互动数据中的至少部分互动数据融合至所述x个数据融合列表的对应风险标签下，包括：

通过所述用户会话事件的第二欺诈倾向描述，确定所述没有被融合的异常话题互动数据中第一局部话题互动数据匹配的第一风险标签；所述第一风险标签包含于所述x个数据融合列表匹配的风险标签下；所述第一局部话题互动数据匹配的第一风险标签的可信指数不小于目标判定值；

将所述第一局部话题互动数据融合至所述第一风险标签；

其中，所述通过所述用户会话事件的第二欺诈倾向描述，确定所述没有被融合的异常话题互动数据中第一局部话题互动数据匹配的第一风险标签，包括：