[发明专利]一种套现用户检测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种套现用户检测方法，其特征在于，包括：

获取各个待检测用户的自身特征信息以及各个待检测用户的交互信息，其中，针对各个待检测用户，该交互信息包括该待检测用户与其他待检测用户交互的信息和该待检测用户与待检测用户之外的其他对象交互的信息；

针对各个待检测用户，根据该待检测用户的所述自身特征信息，以及该待检测用户的所述交互信息，确定该待检测用户的邻居特征信息；并将该待检测用户的所述自身特征信息和所述邻居特征信息，输入至注意力机制模型，得到该待检测用户套现的概率；其中，所述注意力机制模型是根据多个训练样本训练得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，训练所述注意力机制模型的步骤，包括：

获取多个训练样本；其中，所述训练样本中标记有所述训练样本包括的样本用户套现的概率；

针对各个训练样本，将该训练样本输入至预设注意力机制模型，对所述预设注意力机制模型进行训练，得到训练好的注意力机制模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取各个待检测用户的自身特征信息以及各个待检测用户的交互信息之后，所述方法还包括：

根据各个待检测用户的自身特征信息以及各个待检测用户的交互信息，构建属性异质信息网络AHIN；其中，所述AHIN中各个待检测用户位于多个元路径上，各个元路径分别连接待检测用户与该待检测用户的邻居。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据该待检测用户的所述自身特征信息，以及该待检测用户的所述交互信息，确定该待检测用户的邻居特征信息，包括：

根据已构建的所述AHIN，确定该待检测用户的邻居；

根据所述邻居的特征信息，确定该待检测用户的所述邻居特征信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述根据已构建的所述AHIN，确定该待检测用户的邻居之后，所述方法还包括：

确定该待检测用户基于各个元路径的注意力权重；

所述根据所述邻居的特征信息，确定该待检测用户的所述邻居特征信息，包括：

针对各个元路径，将该元路径对应的注意力权重和第一特征信息作为第一邻居特征信息，其中，第一特征信息为该元路径连接的该待检测用户的邻居的特征信息；

将各个元路径分别得到的第一邻居特征信息作为该待检测用户的邻居特征信息。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据该待检测用户的所述自身特征信息，以及该待检测用户的所述交互信息，确定该待检测用户的邻居特征信息之后，所述方法还包括：

将所述自身特征信息和所述邻居特征信息进行融合，得到融合后的信息；

所述将该待检测用户的所述自身特征信息和所述邻居特征信息，输入至注意力机制模型，得到该待检测用户套现的概率，包括：

将所述融合后的信息输入至所述注意力机制模型，得到该待检测用户套现的概率。

7.一种套现用户检测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取各个待检测用户的自身特征信息以及各个待检测用户的交互信息，其中，针对各个待检测用户，该交互信息包括该待检测用户与其他待检测用户交互的信息和该待检测用户与待检测用户之外的其他对象交互的信息；

第一确定模块，用于针对各个待检测用户，根据该待检测用户的所述自身特征信息，以及该待检测用户的所述交互信息，确定该待检测用户的邻居特征信息；

输入模块，用于将该待检测用户的所述自身特征信息和所述邻居特征信息，输入至注意力机制模型，得到该待检测用户套现的概率；其中，所述注意力机制模型是根据多个训练样本训练得到的。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取模块，用于获取多个训练样本；其中，所述训练样本中标记有所述训练样本包括的样本用户套现的概率；

训练模块，用于针对各个训练样本，将该训练样本输入至预设注意力机制模型，对所述预设注意力机制模型进行训练，得到训练好的注意力机制模型。