[发明专利]一种基于人工智能的流量作弊识别方法、装置、电子设备

说明书

本发明提供了一种基于人工智能的流量作弊识别方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：通过非作弊流量样本对无监督识别模型进行训练处理，得到训练后的无监督识别模型；根据训练后的无监督识别模型对待识别流量样本的进行重构处理，得到对应待识别流量样本的重构流量；当对应待识别流量样本的重构流量满足作弊流量条件时，将待识别流量样本确定为作弊流量样本；通过非作弊流量样本以及作弊流量样本，对有监督识别模型进行训练处理，得到训练后的有监督识别模型；通过训练后的有监督识别模型对待识别流量进行识别处理，得到待识别流量属于作弊流量的概率。通过本发明，能够提高作弊流量识别的准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术，尤其涉及一种流量作弊识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是计算机科学的一个综合技术，通过研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，例如自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向，随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。

流量作弊识别系统是人工智能领域的重要研究方向，流量作弊识别系统是指从大量的数据流中识别出作弊流量的过程。

但是，传统的流量作弊识别系统依赖于人为设定的规则进行识别，使得识别过程的准确率低。

发明内容

本发明实施例提供一种基于人工智能的流量作弊识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够结合无监督识别模型和有监督识别模型识别作弊流量，减小人为干预，提高作弊流量识别的准确率。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供一种基于人工智能的流量作弊识别方法，包括：

通过非作弊流量样本对无监督识别模型进行训练处理，得到训练后的无监督识别模型；

根据所述训练后的无监督识别模型对待识别流量样本的进行重构处理，得到对应所述待识别流量样本的重构流量；

当所述对应所述待识别流量样本的重构流量满足作弊流量条件时，将所述待识别流量样本确定为作弊流量样本；

通过所述非作弊流量样本以及所述作弊流量样本，对有监督识别模型进行训练处理，得到训练后的有监督识别模型；

通过所述训练后的有监督识别模型对待识别流量进行识别处理，得到所述待识别流量属于作弊流量的概率。

本发明实施例提供一种基于人工智能的流量作弊识别装置，包括：

第一训练模块，用于通过非作弊流量样本对无监督识别模型进行训练处理，得到训练后的无监督识别模型；

第一识别模块，用于根据所述训练后的无监督识别模型对待识别流量样本的进行重构处理，得到对应所述待识别流量样本的重构流量；当所述对应所述待识别流量样本的重构流量满足作弊流量条件时，将所述待识别流量样本确定为作弊流量样本；

第二训练模块，用于通过所述非作弊流量样本以及所述作弊流量样本，对有监督识别模型进行训练处理，得到训练后的有监督识别模型；

第二识别模块，用于通过所述训练后的有监督识别模型对待识别流量进行识别处理，得到所述待识别流量属于作弊流量的概率。

上述技术方案中，所述第一训练模块还用于通过所述无监督识别模型对所述非作弊流量样本进行编码处理，得到所述非作弊流量样本的隐向量；

通过所述无监督识别模型对所述非作弊流量样本的隐向量进行解码处理，得到对应所述非作弊流量样本的重构流量；