(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211271769.8 (22)申请日 2022.10.18 (71)申请人 康键信息技 术 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市前海深港合作 区前湾一路1号A栋201室 （入驻深圳市 前海商务秘书 有限公司） (72)发明人 王伟　 (74)专利代理 机构 北京中强智尚知识产权代理 有限公司 1 1448 专利代理师 王妍 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 30/00(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 用户识别方法、 装置、 计算机设备及可读存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种用户识别方法、 装置、 计 算机设备及可读存储介质， 方法包括： 响应于用 户识别请求， 获取用户识别请求中包括的目标用 户的多个行为数据； 将多个行为数据输入至预设 用户异常行为评估模型， 得到多个行为数据对应 的多个异常行为分数值； 根据多个异常行为分数 值， 确定目标用户的异常风险系数； 当异常风险 系数大于或等于预设风险系数阈值时， 确定目标 用户为异常用户。 利用线上部署的预设用户异常 行为评估模 型实时运行， 在活动过程中就可以对 异常用户进行准确的识别， 进而对异常用户的异 常行为进行有效拦截， 提高了对异常用户区分、 管控的高效性和实时性， 从而减低电商平台损 失。 权利要求书2页 说明书12页 附图4页 CN 115482049 A 2022.12.16 CN 115482049 A 1.一种用户识别方法， 其特 征在于， 包括： 响应于用户识别请求， 获取 所述用户识别请求中包括的目标用户的多个行为数据； 将所述多个行为数据输入至预设用户异常行为评估模型， 得到所述多个行为数据对应 的多个异常行为分数值； 根据所述多个异常行为分数值， 确定所述目标用户的异常风险系数； 当所述异常风险系数大于或等于预设风险系数阈值时， 确定所述目标用户为异常用 户。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述响应于用户识别请求， 获取所述用户 识别请求中包括的目标用户的多个行为数据之前， 还 包括： 获取历史业务的多个历史行为数据和多个预设特征标签， 其中， 预设特征标签为用户 的异常行为对应的特 征标签； 根据所述多个预设特 征标签， 确定每 个历史行为数据为异常行为数据的分数值； 将所述多个历史行为数据和多个分数值输入至XGBoost模型进行训练， 生成所述预设 用户异常行为评估 模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述将所述多个历史行为数据和多个分数 值输入至XGBo ost模型进行训练， 生成所述预设用户异常行为评估 模型的步骤， 具体包括： 将所述多个历史行为数据和所述多个分数值作为样本数据； 将所述样本数据划分为训练集和 测试集； 利用所述训练集对所述XGBo ost模型进行训练， 得到训练好的XGBo ost模型； 利用所述测试集对所述训练好的XGBoost模型进行测试， 得到所述预设用户异常行为 评估模型。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述多个异常行为分数值， 确定 所述目标用户的异常风险系数的步骤， 具体包括： 将所述多个异常行为分数值相加， 得到所述多个异常行为分数值总和； 将所述多个异常行为分数值总和作为所述异常风险系数。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述响应于用户识别请求， 获取用户识别 请求中包括的目标用户的多个行为数据之后， 还 包括： 对所述多个行为数据进行预处理， 将所述多个行为数据分为多个有 效行为数据和至少 一个无效行为数据， 其中， 无效行为 为目标用户的误操作行为； 在所述多个行为数据中删除所述至少一个无效行为数据。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述多个行为数据输入至预设用户 异常行为评估 模型， 得到所述多个行为数据对应的多个异常行为分数值之后， 还 包括： 将所述多个行为数据和所述多个异常行为分数值输入至所述预设用户异常行为评估 模型， 以对所述预设用户异常行为评估 模型进行优化。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述当所述异常风险系数大于或等于预设 风险系数阈值时， 确定所述目标用户为异常用户之后， 还 包括： 对所述异常用户进行 标记， 发送 异常用户警报信息 。 8.一种用户识别装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于响应于用户识别请求， 获取所述用户识别请求中包括的目标用户的多权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115482049 A 2个行为数据； 生成模块， 用于将所述多个行为数据输入至预设用户异常行为评估模型， 得到所述多 个行为数据对应的多个异常行为分数值； 第一确定模块， 用于根据所述多个异常行为分数值， 确定所述目标用户的异常风险系 数； 第二确定模块， 用于当所述异常风险系数大于或等于预设风险系数阈值时， 确定所述 目标用户为异常用户。 9.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。 10.一种可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理 器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115482049 A 3