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龍圖騰網(wǎng)獲悉京東科技控股股份有限公司申請的專利欺詐群體識別方法、裝置、服務(wù)器及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114155012B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202010923966.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)欺詐群體識別方法、裝置、服務(wù)器及存儲介質(zhì)是由孫果;魏睞;黃婉棉;彭南博設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-09-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本欺詐群體識別方法、裝置、服務(wù)器及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請實(shí)施例提供一種欺詐群體識別方法、裝置、服務(wù)器及存儲介質(zhì)，通過獲取待處理的用戶訪問數(shù)據(jù)，該用戶訪問數(shù)據(jù)具有多個(gè)特征屬性，根據(jù)用戶訪問數(shù)據(jù)，建立用戶與訪問主體之間的二部圖關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)特征空間，該數(shù)據(jù)特征空間的維度與特征屬性的個(gè)數(shù)一致，最后可以根據(jù)數(shù)據(jù)特征空間中每個(gè)特征屬性的取值分布，對二部圖關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的全量用戶群體進(jìn)行識別，確定出全量用戶群體中的欺詐群體。該技術(shù)方案，通過構(gòu)建用戶訪問數(shù)據(jù)的特征空間，從多個(gè)維度檢測欺詐群體的欺詐行為，降低了漏檢率，提高檢測的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)欺詐群體識別方法、裝置、服務(wù)器及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種欺詐群體識別方法，其特征在于，包括： 獲取待處理的用戶訪問數(shù)據(jù)，所述用戶訪問數(shù)據(jù)具有多個(gè)特征屬性； 根據(jù)所述用戶訪問數(shù)據(jù)，建立用戶與訪問主體之間的二部圖關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，并根據(jù)每個(gè)用戶攜帶的特征屬性和每個(gè)訪問主體攜帶的特征屬性生成數(shù)據(jù)特征空間，所述數(shù)據(jù)特征空間的維度與所述特征屬性的個(gè)數(shù)一致； 根據(jù)所述數(shù)據(jù)特征空間中每個(gè)特征屬性的取值分布，對所述二部圖關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的全量用戶群體進(jìn)行識別，確定出所述全量用戶群體中的欺詐群體； 其中，所述根據(jù)所述數(shù)據(jù)特征空間中每個(gè)特征屬性的取值分布，對所述二部圖關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的全量用戶群體進(jìn)行識別，確定出所述全量用戶群體中的欺詐群體，包括： 根據(jù)每個(gè)特征屬性的取值分布，從每個(gè)取值分布中確定出目標(biāo)刪除取值，其中，所述全量用戶群體中刪除所述目標(biāo)刪除取值對應(yīng)用戶后剩余用戶群體與所述全量用戶群體在所述特征屬性上的顯著度指標(biāo)最大，且所述數(shù)據(jù)特征空間刪除所述目標(biāo)刪除取值后的密集度增大； 在所述數(shù)據(jù)特征空間中對應(yīng)特征屬性的取值分布中刪除所述目標(biāo)刪除取值，并更新所述數(shù)據(jù)特征空間； 針對所述數(shù)據(jù)特征空間中的每個(gè)特征屬性，重復(fù)執(zhí)行確定和刪除目標(biāo)刪除取值，直至所述數(shù)據(jù)特征空間中所有特征屬性的剩余取值均滿足預(yù)設(shè)條件，將最后一次更新的數(shù)據(jù)特征空間對應(yīng)的用戶群體確定為所述欺詐群體。

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