[发明专利]内容推送方法、装置、移动终端及存储介质

权利要求书

1.一种内容推送方法，其特征在于，包括：

抓取M个用户ID，确定与所述M个用户ID对应的N个自然人ID，M、N均为正整数，N小于或等于M；

检测目标自然人ID是否为异常自然人ID，所述目标自然人ID为所述N个自然人ID中的任意一个；

若是，拒绝向所述目标自然人ID进行内容推送；

若否，向所述目标自然人ID进行内容推送；

所述检测目标自然人ID是否为异常自然人ID，包括：

获取所述目标自然人ID的用户行为数据，基于所述目标自然人ID的用户行为数据分析所述目标自然人ID是否为刷量ID；

若所述目标自然人ID为刷量ID，则确定所述目标自然人ID为异常自然人ID；

若所述目标自然人ID不是刷量ID，采用机器学习算法检测所述目标自然人ID是否为代用ID；

若所述目标自然人ID为代用ID，则确定所述目标自然人ID为异常自然人ID。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户行为数据包括应用程序安装数据、应用程序卸载数据以及付费额度，所述基于所述目标自然人ID的用户行为数据分析所述目标自然人ID是否为刷量ID，包括：

检测所述目标自然人ID的应用程序安装数据中是否存在单日安装总量大于预设安装数量上限阈值的数据；检测所述目标自然人ID的应用程序卸载数据中是否存在单日卸载总量大于预设卸载数量上限阈值的数据；检测所述目标自然人ID的付费额度是否超过预设额度阈值；

若所述目标自然人ID的应用程序安装数据中存在单日安装总量大于所述预设安装数量上限阈值的数据，并且所述目标自然人ID的应用程序卸载数据中存在单日卸载总量大于所述预设卸载数量上限阈值的数据，并且所述目标自然人ID的付费额度超过所述预设额度阈值，则确定目标自然人ID为刷量ID。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用机器学习算法检测所述目标自然人ID是否为代用ID，包括：

确定所述目标自然人ID对应的至少一个用户ID；

在所述目标自然人ID对应的第一用户ID登录目标设备后，获取所述目标设备的位置特征、所述第一用户ID的出行偏好特征、所述第一用户ID的应用程序使用习惯特征、所述第一用户ID的兴趣特征、所述目标设备的设备使用特征以及目标设备标识；所述第一用户ID为所述至少一个用户ID中的任意一个；

将所述目标设备的位置特征、所述第一用户ID的出行偏好特征、所述第一用户ID的应用程序使用习惯特征、所述第一用户ID的兴趣特征、所述目标设备的设备使用特征以及目标设备标识输入训练好的机器学习模型，得到所述第一用户ID的代用权重值；

若所述第一用户ID的代用权重值大于预设权重阈值，则确定所述目标自然人ID为代用ID。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标自然人ID对应的至少一个用户ID之前，所述方法还包括：

预先获取所述至少一个用户ID上报的多个应用数据，根据所述多个应用数据确定多组特征，对所述多组特征进行训练，得到训练好的机器学习模型。

5.根据权利要求1~4任一项所述的方法，其特征在于，所述确定与所述M个用户ID对应的N个自然人ID，包括：

获取用户ID与自然人ID的对应关系；

根据所述用户ID与自然人ID的对应关系确定与所述M个用户ID对应的N个自然人ID。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取用户ID与自然人ID的对应关系之前，所述方法还包括：

获取多个客户端上报的多个用户ID的行为数据，使用图存储计算引擎计算所述多个用户ID的行为数据之间的相似度；

基于所述多个用户ID的行为数据之间的相似度构建用户ID之间的关系对；

根据所述用户ID之间的关系对构建用户ID与自然人ID的对应关系。