[发明专利]基于随机森林的异常用户识别方法及装置、设备、介质在审
| 申请号： | 201810960853.8 | 申请日： | 2018-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN109241418A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 陈伟源 | 申请（专利权）人： | 中国平安人寿保险股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/2458;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人： | 刘抗美 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区益田路503*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于随机森林模型的异常用户识别方法及装置，属于大数据技术领域。该方法包括：按照预设属性从历史用户的信息中统计出样本数据，并获取所述历史用户的分类标签，其中，所述预设属性包括第一类属性及第二类属性；利用所述样本数据及所述分类标签训练随机森林模型，在训练过程中，所述第一类属性对应于第一抽样概率，所述第二类属性对应于第二抽样概率，第一抽样概率大于第二抽样概率；按照所述预设属性从待识别用户的信息中统计出目标数据，并通过训练后的所述随机森林模型处理所述目标数据，以确定所述待识别用户是否为异常用户。本公开可以降低异常用户识别方法所需的样本数据量，并提高识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 抽样概率 随机森林 异常用户 样本数据 类属性 预设 分类标签 历史用户 目标数据 模型处理 训练过程 大数据 统计 | ||
【主权项】：
1.一种基于随机森林模型的异常用户识别方法，其特征在于，包括：按照预设属性从历史用户的信息中统计出样本数据，并获取所述历史用户的分类标签，其中，所述预设属性至少包括第一类属性及第二类属性；利用所述样本数据及所述分类标签训练随机森林模型，在训练过程中，所述第一类属性对应于第一抽样概率，所述第二类属性对应于第二抽样概率，所述第一抽样概率大于所述第二抽样概率；按照所述预设属性从待识别用户的信息中统计出目标数据，并通过训练后的所述随机森林模型处理所述目标数据，以确定所述待识别用户是否为异常用户。
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