[发明专利]黑产团伙识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种黑产团伙识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取初始节点关系图，初始节点关系图包括多个初始节点以及具有连接关系的两个初始节点之间边的权重，多个初始节点分别属于不同社区；基于社区发现算法，确定属于同一合并社区的初始节点，并将同一合并社区作为新的节点，得到第一中间节点关系图；若两个新的节点之间边的权重小于目标权重，则切断两个新的节点之间的边，得到第二中间节点关系图；迭代对第二中间节点关系图执行社区发现算法并切断权重小于目标权重的边，直至第二中间节点关系图收敛；根据最终的第二中间节点关系图，确定属于黑产团伙的多个初始节点。本发明可以提高黑产团伙识别结果的准确性。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种黑产团伙识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

现有技术中，在对黑产行为进行识别时，可以对图像、文本、音视频等从内容层面上进行检测，发现内容违规则对内容进行删除或对账号进行处罚；或者，还可以通过对账户的行为动作进行分析，对异常的访问浏览、点击发布等行为建模处理，对违规账号执行处理。

但是，黑产团伙经常使用新注册的账户来发布违规信息，由于新账户无历史行为数据，所以无法通过用户行为特征来判定用户性质，而且基于内容的检测可以对明显暴露的违规进行发现处理，而对于多样式的隐藏式黑产发现能力较弱。

发明内容

本发明实施例提供一种黑产团伙识别方法、装置、电子设备及存储介质，以提高作弊团伙的识别准确性。

依据本发明实施例的第一方面，提供了一种黑产团伙识别方法，包括：

获取初始节点关系图，所述初始节点关系图包括多个初始节点以及具有连接关系的两个初始节点之间的边的权重，所述多个初始节点分别属于不同社区；

基于社区发现算法，根据所述两个初始节点之间的边的权重，确定属于同一合并社区的初始节点，并将同一合并社区作为新的节点，得到所述初始节点关系图对应的第一中间节点关系图；

若两个所述新的节点之间的边的权重小于目标权重，则在所述第一中间节点关系图中切断两个所述新的节点之间的边，得到第二中间节点关系图；

迭代对第二中间节点关系图执行社区发现算法并切断权重小于目标权重的两个新的节点之间的边，直至第二中间节点关系图收敛，将最终的第二中间节点关系图作为目标节点关系图；

根据所述目标节点关系图，确定属于黑产团伙的多个初始节点。

依据本发明实施例的第二方面，提供了一种黑产团伙识别装置，包括：

初始关系图获取模块，用于获取初始节点关系图，所述初始节点关系图包括多个初始节点以及具有连接关系的两个初始节点之间的边的权重，所述多个初始节点分别属于不同社区；

社区发现模块，用于基于社区发现算法，根据所述两个初始节点之间的边的权重，确定属于同一合并社区的初始节点，并将同一合并社区作为新的节点，得到所述初始节点关系图对应的第一中间节点关系图；

边切断模块，用于若两个所述新的节点之间的边的权重小于目标权重，则在所述第一中间节点关系图中切断两个所述新的节点之间的边，得到第二中间节点关系图；

迭代控制模块，用于迭代对第二中间节点关系图执行社区发现算法并切断权重小于目标权重的两个新的节点之间的边，直至第二中间节点关系图收敛，将最终的第二中间节点关系图作为目标节点关系图；

黑产团伙确定模块，用于根据所述目标节点关系图，确定属于黑产团伙的多个初始节点。

依据本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述的黑产团伙识别方法的步骤。