异常用户确定方法、装置、设备及存储介质.pdf
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异常用户确定方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请实施例公开了一种异常用户确定方法、装置、设备及存储介质。其中,该方法包括:响应于用户发出的目标活动参与指令,确定目标活动,并获取所述用户的用户属性信息;根据所述目标活动以及预设的活动与校验类型的关联关系,确定至少一个目标校验类型;根据所述用户属性信息和用户对所述目标活动发出的用户行为信息,基于至少一个目标校验类型的目标校验规则,对用户进行校验,得到校验结果;判断所述校验结果是否满足用户异常条件,若是,则确定所述用户为异常用户。本申请实施例提高了异常用户识别的准确度。
异常作业确定方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请实施例公开了一种异常作业确定方法、装置、设备及存储介质。其中,该方法包括:获取预设时间周期内实时流作业的消息处理失败数和消息处理平均时延;根据所述消息处理失败数和所述消息处理平均时延,基于预设的模糊逻辑推理规则,确定异常作业概率;判断所述异常作业概率是否等于或大于预设的异常作业概率阈值,若是,则确定所述实时流作业为异常作业。本申请实施例实现了自动化确定异常作业,提高了异常作业确定准确度和确定效率。
用户类别确定方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明涉及人工智能,提供一种用户类别确定方法、装置、设备及存储介质。该方法能够获取包括第一特征信息的多个初始样本及包括第二特征信息的多个待选样本,根据第一特征信息分析任意两个初始样本的相似度,得到第一相似矩阵,根据任一待选样本在多个初始样本中的多个插入位置分析第一特征信息及第二特征信息,得到多个第二相似矩阵,对第一相似矩阵及多个第二相似矩阵进行评价处理,得到第一清晰度及多个第二清晰度,筛选目标位置并选取入选样本,得到训练样本,调整分类学习器,基于分类模型分析待测用户的维度信息,得到用户类别,能够提高用户类
用户标签确定的方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明实施例公开了一种用户标签确定的方法、装置、设备及存储介质。首先通过获取用户的人脸数据,轨迹数据以及表情数据;之后再根据轨迹数据以及人脸数据确定用户在预设区域内的逗留时间;最后根据表情数据和逗留时间确定用户标签。因为人脸数据,轨迹数据以及表情数据都是实时获取的信息,不需要历史信息,因此,解决了无法对历史信息较少的用户及时生成用户标签的问题,可以针对历史信息较少的用户及时生成用户标签,以确定用户画像。
用户异常行为的处理方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明实施例公开了一种用户异常行为的处理方法、装置、设备及存储介质。采集目标用户在使用系统时的行为数据;判断所述行为数据是否异常;若异常,则将所述行为数据确定为第一异常行为数据,并确定所述第一异常行为数据的处理方式;将所述处理方式推送至所述目标用户,使得所述目标用户根据所述处理方式使用系统。本发明实施例提供的用户异常行为的处理方法,当目标用户的行为数据异常时,将确定的处理方式推荐至目标用户,以实现对用户异常行为的预警,同时可以引导用户正确使用系统,从而提高系统的安全性,保证企业利益不受损害。