[发明专利]一种基于大数据的营销反作弊系统

说明书

一种基于大数据的营销反作弊系统，应用于营销反作弊，所述系统包括云服务器和用户终端；当所述系统工作时，通过以下步骤实现营销反作弊功能：当用户在用户终端进行营销活动相关操作时，向云服务器发出风险识别请求，云服务器接收请求后调用数据采集模块向用户终端发出数据采集指令；用户终端响应数据采集指令，云服务器在接收到数据后调用风险识别控制模块分别采用黑白名单数据库对比和风险模型判断的方法进行风险判断；云服务器得到风险判断指令；云服务器将风险判断指令作为所述风险识别请求的响应传输给用户终端，用户终端根据风险判断指令通过或拒绝用户操作。

技术领域

本发明涉及计算机软件技术领域，具体涉及一种基于大数据的营销反作弊系统。

背景技术

在电子商务及互联网服务日益普及的当下，各电子商务与互联网平台普遍采用发放优惠、推广奖励、新用户奖励等营销方式，提高自身的运营收益。但由于“羊毛党”这一灰黑产业的存在，给互联网平台造成大量的经济损失，同时也带来了个人信息泄漏等安全风险。营销反作弊是指，针对电子商城、互联网平台等各渠道上存在的营销活动刷单、渠道推广造假、虚假用户裂变等营销活动作弊手段，采取一定技术或规则，阻止上述作弊手段的行为。

当前营销反作弊普遍采用的方式有规则策略法、黑名单法及风险模型识别法。上述方法中，规则策略法往往对新产生的营销漏洞反应不够敏捷；黑名单法则容易误伤部分正常用户，导致平台口碑下降；风险模型识别法由于建模数据维度单一，准确性也大打折扣。

发明内容

鉴于所述问题，为更加准确的识别营销作弊行为，避免误伤带来的平台声誉下降问题，提出了一种基于大数据的营销反作弊系统，包括：

一种基于大数据的营销反作弊系统，应用于营销反作弊，所述系统包括云服务器和用户终端；所述云服务器包括数据库、处理器和存储器；当所述系统工作时，通过以下步骤实现营销反作弊功能：

步骤S1、当用户在用户终端进行营销活动相关操作时，向云服务器发出风险识别请求；云服务器接收请求后调用数据采集模块，向用户终端发出数据采集指令，采集预设样本采集时间区间内的用户终端内的所有第一操作数据；

步骤S2、用户终端响应数据采集指令，云服务器在接收到第一操作数据后调用风险识别控制模块分别采用黑白名单数据库对比和风险模型判断的方法进行风险判断，得到第一风险判断结果、第二风险判断结果；

步骤S3、云服务器检测到第一风险判断结果、第二风险判断结果生成后，再次调用风险识别控制模块，以第一风险判断结果、第二风险判断结果为输入数据进行风险判断，得到风险判断指令；

步骤S4、云服务器将风险判断指令作为所述风险识别请求的响应传输给用户终端，用户终端根据风险判断指令通过或拒绝用户操作；

其中，黑白名单数据库及风险模型通过以下方式构建：

步骤S5、云服务器在当前数据周期内，通过数据采集接口模块持续获取第一用户平台操作行为环境数据及第三方黑白名单数据，分别存储在基础数据库、黑白名单数据库中；

其中，为当前系统所处的运行周期；为系统预设的第一系统数据积累时间，在内所述系统进行数据采集工作；

步骤S6、当第一系统数据积累周期结束时，所述风险识别控制模块立即开始对所述基础数据库中存储的第一用户平台操作行为环境数据执行风险预判断操作，得到第一数据分析样本；

步骤S7、云服务器调用风险模型训练分析模块以第一数据分析样本为数据集，利用机器学习算法训练风险模型，得到第一风险判断模型，并存储至风险模型数据库中；

步骤S8、云服务器调用风险识别控制模块查询所述基础数据库中时间戳在内的数据得到第二基础数据，并将其输入第一风险判断模型中得到对应数据的第一分类结果；

其中，为当前系统所处的运行周期前一个运行周期；