[发明专利]异常帐户识别方法、装置、服务器及存储介质

说明书

本公开关于一种异常帐户识别方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括：获取待识别帐户的特征信息，包括发布视频特征、操作行为特征和异常统计特征；发布视频特征表征待识别帐户的所有发布视频中，与其他帐户的发布视频相似的目标视频数量；异常统计特征表征待识别帐户被标记上异常标签的次数；获取操作行为特征和异常统计特征的异常程度；异常程度根据所有发布视频的数量和目标视频数量确定，用于表征待识别帐户的视频转载程度；根据异常程度，调整操作行为特征和异常统计特征；根据调整后的操作行为特征和异常统计特征，确定待识别帐户属于异常帐户的概率，根据概率确定对待识别帐户的识别结果。本公开可以提高异常帐户识别的准确性。

技术领域

本公开涉及互联网技术领域，尤其涉及一种异常帐户识别方法、装置、服务器、存储介质及计算机程序产品。

背景技术

随着互联网技术的发展，人们的信息获取方式已变得多样化，每天都有大量帐户在平台上发布优质内容；然而，有些帐户为了快速吸引大众的关注，会通过程序脚本获取其他帐户已公开发布的内容并再次进行发布。这种行为会侵占平台的流量，打压用户发布新内容的积极性，因此，需要对该类帐户进行识别并处理。

相关技术中，通常利用相似度算法比较新发布内容与已发布内容之间的相似度；当一个帐户频繁发布的内容与平台现有内容高度相似时，识别该帐户为发布非原创内容的异常帐户。但是，现有的相似度算法对非原创内容的识别效果较差，从而造成对发布非原创内容的帐户进行识别的准确率较低的问题。

发明内容

本公开提供一种异常帐户识别方法、装置、服务器、存储介质及计算机程序产品，以至少解决相关技术中对异常帐户进行识别的准确率较低的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种异常帐户识别方法，包括：

获取待识别帐户的特征信息；所述特征信息包括发布视频特征、操作行为特征和异常统计特征；所述发布视频特征用于表征所述待识别帐户的所有发布视频中，与其他帐户的发布视频相似的目标视频数量；所述异常统计特征用于表征所述待识别帐户被标记上异常标签的次数；

获取所述操作行为特征和所述异常统计特征的异常程度；所述异常程度根据所述所有发布视频的数量和所述目标视频数量确定，用于表征所述待识别帐户的视频转载程度；

根据所述异常程度，调整所述操作行为特征和所述异常统计特征；

根据调整后的操作行为特征和异常统计特征，确定所述待识别帐户属于异常帐户的概率，根据所述概率确定对所述待识别帐户的识别结果。

在一示例性实施例中，所述根据调整后的操作行为特征和异常统计特征，确定所述待识别帐户属于异常帐户的概率，包括：

拼接所述调整后的操作行为特征和异常统计特征，得到所述待识别帐户的目标特征；

将所述目标特征输入预先训练的异常帐户识别模型，所述异常帐户识别模型对输入的所述目标特征进行分类处理，输出包括类别标签和所述类别标签对应的预测概率；其中，所述类别标签中异常类别标签对应的预测概率为所述待识别帐户属于异常帐户的概率。

在一示例性实施例中，所述预先训练的异常帐户识别模型通过以下方式获得，包括：

获取样本异常帐户的调整后的操作行为特征和异常统计特征；

将所述样本异常帐户的调整后的操作行为特征和异常统计特征输入待训练的异常帐户识别模型，得到所述样本异常帐户属于异常帐户的预测概率；

根据所述样本异常帐户属于异常帐户的预测概率和实际概率之间的差值，得到损失值；