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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种多用户端联合作弊识别方法及装置，该方法包括：获取各订单的服务者和被服务者从登录到履约完成环节的行为信息、订单和支付信息，从其中提取订单特征；基于每个订单的订单特征和作弊可能性构建训练集和测试集，利用训练集对作弊识别模型进行训练，其中作弊识别模型采用LightGBM模型；基于训练后的作弊识别模型，预测测试集中各订单的作弊概率，从而得到作弊概率有效区间；将作弊概率有效区间与预定的规则组进行结合，得到全局最优的组合方式；获取待识别订单，基于全局最优的组合方式，进行待识别订单的作弊识别。通过模型嵌入原规则体系的方式来筛选出全局最优的组合方法，可以较好的提升作弊识别的精准度和召回率。
主权项：1.一种多用户端联合作弊识别方法，其特征在于，包括：获取各订单的服务者和被服务者从登录到履约完成环节的行为信息、订单和支付信息，从其中提取订单特征；基于每个订单的订单特征和作弊可能性构建训练集和测试集，利用训练集对作弊识别模型进行训练，其中所述作弊识别模型采用LightGBM模型；基于训练后的作弊识别模型，预测测试集中各订单的作弊概率，从而得到作弊概率有效区间；将所述作弊概率有效区间与预定的规则组进行结合，得到全局最优的组合方式；获取待识别订单，基于所述全局最优的组合方式，进行所述待识别订单的作弊识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种多用户端联合作弊识别方法及装置
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