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申请/专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司

摘要：本申请涉及智能决策技术，揭露了一种网络黑产的识别方法，包括：对预构建的网络行为样本集进行异常值处理，得到有效样本集；根据预设策略将所述有效样本集分组为训练集及测试集，通过决策树最优分组方法量化所述训练集及测试集，得到标准训练集及标准测试集，根据特征变量数据的信息机制，挑选有效测试集及有效训练集；根据所述有效样本集及所述有效测试集，训练预构建的黑产用户识别模型，获取目标用户关于各个入参类型的用户数据，并将所述用户数据导入训练完成的所述黑产用户识别模型中，得到所述目标用户的违规识别结果。本申请还提出一种网络黑产的识别装置、电子设备以及存储介质。本申请可以提高网络黑产识别的准确性及效率。

主权项：1.一种网络黑产的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取预构建的网络行为样本集，并对所述网络行为样本集进行异常值处理，得到有效样本集，所述网络行为样本集中包括目标用户邀请的新人用户数、高风险账号占比、邀请的白名单占比、邀请的用户命中策略情况、邀请完成所花的时间的目标用户在预构建的活动界面中的操作行为数据；根据预设的样本划分策略，将所述有效样本集划分为训练集及测试集；提取所述训练集及测试集中的特征变量数据，并利用决策树最优分组方法，对所述训练集中特征变量数据进行量化操作，得到标准训练集，并根据所述标准训练集中特征变量数据对应的离散度，对所述测试集中的特征变量数据进行量化，得到标准测试集；获取所述特征变量数据的信息价值，并根据预设的变量挑选条件及所述信息价值，从所述标准训练集进行有效变量挑选，得到有效训练集，以及从所述标准测试集中进行有效变量挑选，得到有效测试集；根据所述有效训练集及所述有效测试集，训练预构建的黑产用户识别模型；识别所述有效训练集中特征变量数据对应的入参类型，获取目标用户关于各个所述入参类型的用户数据，并将所述用户数据导入训练完成的所述黑产用户识别模型中，得到所述目标用户的违规识别结果；其中，所述获取所述特征变量数据的信息价值，包括：依次从所述有效样本集中提取一个类别的特征变量数据作为目标特征变量；提取所述目标特征变量的各个分组数据，并对所述各个分组数据进行证据权重变换，得到所述各个分组数据对应的证据权重值；利用信息价值计算方法，根据所述各个分组数据对应的证据权重值，计算所述各个分组数据对应的信息量；将所述各个分组数据对应的信息量进行求和，得到所述目标特征变量的信息价值；所述根据预设的变量挑选条件及所述信息价值，从所述标准训练集进行有效变量挑选，得到有效训练集，包括：根据所述特征变量数据的信息价值，将所述特征变量数据进行排序，得到特征变量列表；在所述特征变量列表中提取前预设数值的特征变量，得到初级有效特征变量集；查询所述初级有效特征变量集中特征变量数据的缺失率；根据预设的变量挑选条件，提取所述初级有效特征变量集中信息价值大于预设的有效阈值，且缺失率小于预设的警戒阈值的特征变量，得到有效训练集。

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权利要求：

百度查询： 中国平安人寿保险股份有限公司 网络黑产的识别方法、装置、设备及介质