[发明专利]恶意社群发现方法、装置、计算机设备和可读存储介质

说明书

本申请涉及一种恶意社群发现方法、装置、计算机设备和可读存储介质，其中，该方法包括：获取目标用户的下单行为数据，下单行为数据包括多个下单行为特征；根据下单行为数据，对目标用户进行分类，得到用户分类结果；获取用户体系关系，并根据用户分类结果、用户体系关系以及下单行为数据，构建第一网络拓扑图；根据第一网络拓扑图和预设标签传播规则对目标用户进行分类，得到目标社群集合；目标社群集合包括多个目标社群；根据预设恶意检测规则对目标社群集合进行恶意群体检测，得到目标社群集合中的恶意社群。通过本申请，解决了相关技术中，无法有效地对社群中的恶意群体进行检测的问题。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种恶意社群发现方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

背景技术

在电商场景中，可能存在某些社群存在刷单团伙或者黄牛团伙的情况，若不对这些社群进行恶意群体检测，会导致平台的风险控制能力过低以及运营成本过高的问题，同时，还会导致用户体验感差的问题。

在相关技术中，采用社区发现算法对社群中的恶意群体进行检测，以提高平台的风险控制能力。然而，采用这种方法只能实现单一属性节点的社群发现，仅靠单一属性节点的社群发现结果，无法准确地对社群中的恶意群体进行定位，从而无法实现对恶意群体所在社群的精准拦截。

目前针对相关技术中，无法有效地对社群中的恶意群体进行检测的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种恶意社群发现方法、装置、计算机设备和可读存储介质，以至少解决相关技术中，无法有效地对社群中的恶意群体进行检测的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种恶意社群发现方法，包括：

获取目标用户的下单行为数据；所述下单行为数据包括多个下单行为特征；所述下单行为特征至少包括每个目标用户的用户ID、设备ID、支付账号以及收货手机号码；

根据所述下单行为数据，对所述目标用户进行分类，得到用户分类结果；

获取用户体系关系，并根据所述用户分类结果、所述用户体系关系以及所述下单行为数据，构建第一网络拓扑图；所述第一网络拓扑图表示多个类别的目标用户之间的关联关系；所述用户体系关系包括多个用户类别之间的关联关系；

根据所述第一网络拓扑图和预设标签传播规则对所述目标用户进行分类，得到目标社群集合；所述目标社群集合包括多个目标社群；

根据预设恶意检测规则对所述目标社群集合进行恶意群体检测，得到所述目标社群集合中的恶意社群。

在其中一些实施例中，所述根据所述用户分类结果、所述用户体系关系以及所述下单行为数据，构建第一网络拓扑图包括：

根据每一类别的目标用户的用户ID、设备ID、支付账号以及收货手机号码，构建每一类别对应的第二网络拓扑图；

根据所述用户体系关系，对多个类别的所述第二网络拓扑图进行关联，得到所述第一网络拓扑图。

在其中一些实施例中，所述根据所述用户分类结果、所述用户体系关系以及所述下单行为数据，构建第一网络拓扑图包括：

以每一所述下单行为特征为节点，将每一目标用户的所述下单行为特征对应的节点相连，构建多个目标用户的第三网络拓扑图；

根据所述用户体系关系和所述用户分类结果，对多个类别的目标用户的所述第三网络拓扑图进行关联，得到所述第一网络拓扑图。

在其中一些实施例中，在所述根据所述第一网络拓扑图和预设标签传播规则，得到目标社群集合之后，所述方法还包括：

根据所述目标社群集合和所述用户体系关系，确定所述目标社群集合中缺失的用户类别，并将缺失的类别作为补充信息添加至所述目标社群集合。