[发明专利]一种试听作弊行为识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种音乐试听作弊行为识别方法：用户独立试听事件的试听行为数据的采集和互联网热门排行数据的采集；对采集到独立试听事件中的用户试听行为数据进行疑似违规歌曲的挖掘：对采集互联网热门排行数据参照评价基准进行分数的计算和评价；对挖掘的疑似违规歌曲以及进行评价后的互联网热门排行数据进行独立试听事件违规事件指标的评分判定：根据评分判定后的结果，所有歌曲试听事件中若某一事件得分总和超过限定值H，则判定该试听事件判定为试听作弊事件，并输出所述作弊事件相关指标信息。本发明提高了用户歌曲试听情况判断的准确性，并根据用户的试听行为合理准确地为客户推荐歌曲。

主权项

一种试听作弊行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：首先进行用户独立试听事件的试听行为数据的采集和互联网热门排行数据的采集；S2：对采集到独立试听事件中的用户试听行为数据进行疑似违规歌曲的挖掘：S2‑1：疑似歌曲判定；S2‑2：构建疑似违规歌曲集；S2‑3：判断独立试听事件是否属于某个违规歌曲集；S3：对采集的互联网热门排行数据参照评价基准进行分数的计算和评价；S4：对步骤S2挖掘的疑似违规歌曲以及步骤S3进行评价后的互联网热门排行数据进行独立试听事件违规事件指标的评分判定：1)当天作弊事件次数评分：同一天内，属于同一违规歌曲集的独立试听事件数量为m1次及m1以下记A1分，m1至m2次记A2分，m2至m3次记A3分，m3次以上记A4分，其中m1<m2<m3，A1<A2<A3<A4；2)同时间段评分：某一段试听时间开始前后1小时范围内，属于同一违规歌曲集的独立试听事件数量n1次及n1次以下记B1分，n1至n2次记B2分，n2至n3次记B3分，n3次以上记B4分,其中n1<n2<n3，且B1<B2<B3<B4；3)一分钟试听次数评分：一分钟内试听次数超过P次的分钟数，占某次试听总分钟数比例为p1次及p1次以下记C1分，p1至p2次记C2分，p2次以上记C3分，其中p1<p2<p3<1，C1<C2<C3；4)疑似违规歌曲占比评分：该项得分D＝D’*d，其中D’为某一固定分数，d为该试听事件中在任意疑似违规歌曲集中出现的歌曲的总数量占该试听事件全部歌曲数量的百分比；5)试听事件中供应商权重均值评分：将事件中所有歌曲所属供应商权重得分之和除以事件歌曲数量得到该事件的供应商权重均值，均值得分最高的事件记E分,之后按某事件均值与最高均值事件的均值比例乘以E计算每个事件得分；6)试听事件中歌曲权重均值评分：将事件中所有歌曲分级得分之和除以事件歌曲数量，得到试听事件歌曲权重均值，均值得分最高的事件记F分,之后按某事件均值与最高均值事件的均值比例乘以F计算每个事件得分。S5：根据步骤S4评分判定后的结果，所有歌曲试听事件中某一试听事件总得分超过限定值H，则判定该试听事件判定为试听作弊事件，并输出所述作弊事件相关指标信息。