[发明专利]沉迷游戏风险识别方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种基于算法模型的沉迷游戏风险识别方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：定期运行风险预测任务；根据风险预测任务获取用户历史数据，用户历史数据中包括用户标识和指标数据；调用画像模型，基于指标数据进行预测运算，得到与用户标识对应的风险数据；风险数据中包括风险评分；当风险评分超过阈值时，为用户标识添加风险标签。采用本方法能够提前识别用户沉迷游戏的风险。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种沉迷游戏风险识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

大多数游戏玩家会因沉迷游戏而影响正常生活和工作，为了防止用户沉迷游戏，游戏平台一般都会设置防沉迷系统进行限制。在传统的方式中，都是通过玩家累计的游戏时间识别玩家是否沉迷于游戏。

然而，传统游戏平台的防沉迷限制都是发生在事后，只有当游戏时间累计到达上限，在玩家已经沉迷游戏之后才能识别用户是否已经沉迷游戏，具有滞后性。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提前识别风险的沉迷游戏风险识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种沉迷游戏风险识别方法，所述方法包括：

定期运行风险预测任务；

根据所述风险预测任务获取用户历史数据，所述用户历史数据中包括用户标识和指标数据；

调用画像模型，基于所述指标数据进行预测运算，得到与所述用户标识对应的风险数据；所述风险数据中包括风险评分；

当所述风险评分超过阈值时，为所述用户标识添加风险标签。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

接收终端发送的预设操作请求，所述预设操作请求中携带了用户标识；

查询所述用户标识是否被添加相应的风险标签；

若是，则对所述预设操作请求对应的权限进行调整。

在其中一个实施例中，所述调用画像模型，基于所述指标数据进行预测运算，得到与所述用户标识对应的风险数据包括：

计算所述指标数据的证据权重，根据所述证据权重进行分箱处理；

将所述分箱处理后的指标数据进行主成分分析，得到主成分系数矩阵；

通过逻辑回归计算所述主成分系数矩阵确定主成分得分系数；

根据所述主成分得分系数确定风险数据。

在其中一个实施例中，所述将所述分箱处理后的指标数据进行主成分分析，得到主成分系数矩阵包括：

将所述指标数据进行标准化处理得到标准化数据，根据所述标准化数据建立相关系数矩阵；

计算所述相关系数矩阵的特征根和贡献率，根据所述特征根和所述贡献量确定主成分；

计算所述主成分载荷得到主成分系数矩阵。

在其中一个实施例中，所述用户标识包括身份信息和场景标识；所述查询所述用户标识是否被添加相应的风险标签包括：

根据所述场景标识匹配多个风险标签；

根据所述身份信息从所述多个风险标签中查询是否有与身份信息相应的风险标签。

一种沉迷游戏识别装置，所述装置包括：

运行模块，用于定期运行风险预测任务；

数据获取模块，用于根据所述风险预测任务获取用户历史数据，所述用户历史数据中包括用户标识和指标数据；；