[发明专利]一种数据识别方法、装置、设备以及可读存储介质

权利要求书

1.一种数据识别方法，其特征在于，包括：

获取目标用户集合；所述目标用户集合中包括至少两个具有社交关联关系的用户；所述目标用户集合为社区拓扑图，所述社区拓扑图中包括用户对应的节点、节点之间的边以及每条边的边权重，所述边权重用于表示用户之间的关联程度；

获取默认异常用户，根据所述默认异常用户确定所述目标用户集合中的异常用户；

根据所述异常用户，确定所述目标用户集合的状态；

若所述目标用户集合的状态为异常状态，则根据所述异常用户与所述目标用户集合中的待确认用户之间的社交关联关系，在所述待确认用户中识别扩散异常用户；所述待确认用户为所述目标用户集合中除所述异常用户以外的用户；

其中，所述若所述目标用户集合的状态为异常状态，则根据所述异常用户与所述目标用户集合中的待确认用户之间的社交关联关系，在所述待确认用户中识别扩散异常用户，包括：

若所述目标用户集合的状态为异常状态，则在所述待确认用户中确定出与所述异常用户具有社交关联关系的用户；

获取所述异常用户对应的异常用户节点，获取所述与所述异常用户具有社交关联关系的用户对应的关联用户节点，将所述异常用户节点与所述关联用户节点之间的边权重大于关联阈值的关联用户节点，确定为扩散异常节点，将所述扩散异常节点对应的用户确定为所述扩散异常用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取默认异常用户，根据所述默认异常用户确定所述目标用户集合中的异常用户，包括：

将所述目标用户集合中的用户与所述默认异常用户进行匹配，将匹配率达到匹配阈值的用户确定为所述目标用户集合中的异常用户。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常用户，确定所述目标用户集合的状态，包括：

获取所述异常用户的数量，获取所述目标用户集合中用户的总数量；

根据所述异常用户的数量以及所述目标用户集合中用户的总数量，确定所述目标用户集合的异常浓度；

若所述异常浓度小于浓度阈值，则将所述目标用户集合的状态确定为正常状态；

若所述异常浓度大于或等于浓度阈值，则将所述目标用户集合的状态确定为异常状态。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常用户，确定所述目标用户集合的状态，包括：

获取用户社交行为特征集合；所述用户社交行为特征集合中包括用户群中每个用户的社交行为特征；

根据所述用户社交行为特征集合中的社交行为特征，确定所述异常用户的第一特征分布度；所述第一特征分布度用于表征所述异常用户具备的社交行为特征的种类数；

根据所述用户社交行为特征集合中的社交行为特征，确定所述目标用户集合中用户的第二特征分布度；所述第二特征分布度用于表征所述目标用户集合中用户具备的社交行为特征的种类数；

根据所述第一特征分布集中度以及所述第二特征分布度，确定所述异常用户与所述目标用户集合中的用户之间的特征分布差异度；

根据所述第一特征分布度以及所述特征分布差异度，确定所述目标用户集合的状态。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征分布度以及所述特征分布差异度，确定所述目标用户集合的状态，包括：

若所述特征分布差异度小于差异度阈值，且所述第一特征分布度小于分布阈值，则将所述目标用户集合的状态确定为正常状态；

若所述特征分布差异度大于或等于所述差异度阈值，且所述第一特征分布度大于或等于所述分布阈值，则将所述目标用户集合的状态确定为正常状态；

若所述特征分布差异度大于或等于所述差异度阈值，且所述第一特征分布度小于所述分布阈值，则将所述目标用户集合的状态确定为异常状态。