CN108830608B - 作弊检测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种作弊检测方法及装置，包括：获取预设时间段内交易成功的订单信息；根据订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得终端群组中的终端个数及终端群组具有相同发单UE的个数；若终端群组具有相同发单UE的个数大于所述终端个数对应的预设阈值，则确定终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组并作出处罚操作，达到了防止司机群体和乘客群体合作刷单的目的，净化了打车服务行业。

Description

作弊检测方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机处理技术领域，尤其涉及一种作弊检测方法及装置。
背景技术
目前打车系统的使用越来越普遍，乘客可通过UE上安装的打车软件发送打车请求，司机可通过终端上安装的打车软件接收打车订单，订单接收后需接收乘客完成订单。
但有时会存在司机多次刷单获取补贴谋取利益的事情发生，故需要对这种刷单行为进行识别和制止，一旦发现司机刷单，则将该司机的终端业务终止。
而现在司机和乘客多会团伙刷单。司乘合作刷单是多个司机和乘客聚在一起，相互刷单，这种方式不容易被发现，既可以躲避平台的反作弊策略，又可以获取平台补贴。
若这种情况判断单个司机的刷单行为，很难发现这种作弊行为。比如说，passenger1、passenger2、passenger3三个乘客，每人给四个司机driver1、driver2、driver3、driver4分别刷一单。单独研究一个司机的行为，这种情况看起来每个司机都没有问题，其实平台产生了12笔刷单。
发明内容
本发明提供一种作弊检测方法及装置，用于解决现有技术中无法有效对司乘团伙刷单行为识别的问题。
第一方面，本发明提供一种作弊检测方法，包括：
获取预设时间段内交易成功的订单信息；
根据所述订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得所述终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数；
若所述终端群组具有相同发单UE的个数大于所述终端个数对应的预设阈值，则确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组。
可选地，还包括：对所述作弊群组进行准确性检测的步骤，包括：
获取具有所述终端个数的所有作弊群组，以组成待测群组集，并获得所述待测群组集中作弊群组的个数；
获取输入的对所述待测群组集中作弊群组的作弊确认信息，根据所述作弊确认信息获得所述待测群组集中作弊群组的确认个数；
根据所述待测群组集中作弊群组的个数和所述待测群组集中作弊群组的确认个数获取所述待测群组集的准确系数；
若所述准确系数低于预设准确系数，则提高所述终端个数对应的当前预设阈值并更新，并对所述待测群组集中确认的作弊群组执行处理操作。
可选地，还包括：对所述作弊群组进行准确性检测的步骤，包括：
M241、获取具有所述终端个数的所有作弊群组，以组成待测群组集，并获得所述待测群组集中作弊群组的个数；
M242、获取输入的对所述待测群组集中作弊群组的作弊确认信息，根据所述作弊确认信息获得所述待测群组集中作弊群组的确认个数；
M243、根据所述待测群组集中作弊群组的个数和所述待测群组集中作弊群组的确认个数获取所述待测群组集的准确系数；
M244、若所述准确系数低于预设准确系数，则提高所述终端个数对应的当前预设阈值并更新，并返回执行步骤M241-步骤M243；
M245、若所述准确系数不低于预设准确系数，则维持所述终端个数对应的当前预设阈值，并对所述待测群组集中确认的作弊群组执行处理操作。
可选地，所述准确系数为k＝A/B，其中，k为准确系数，A为待测群组集中作弊群组的确认个数；B为待测群组集中作弊群组的个数。
可选地，还包括：对所述作弊群组执行处罚操作。
第二方面，本发明提供一种基于司乘团伙刷单的反作弊识别装置，包括：
获取模块，用于获取预设时间段内交易成功的订单信息；
统计模块，用于根据所述订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得所述终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数；
判断模块，用于在所述终端群组具有相同发单UE的个数大于所述终端个数对应的预设阈值，则确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组。
可选地，还包括调节处理模块，用于：
获取具有所述终端个数的所有作弊群组，以组成待测群组集，并获得所述待测群组集中作弊群组的个数；
获取输入的对所述待测群组集中作弊群组的作弊确认信息，根据所述作弊确认信息获得所述待测群组集中作弊群组的确认个数；
根据所述待测群组集中作弊群组的个数和所述待测群组集中作弊群组的确认个数获取所述待测群组集的准确系数；
若所述准确系数低于预设准确系数，则提高所述终端个数对应的当前预设阈值并更新，并对所述待测群组集中确认的作弊群组执行处理操作。
可选地，还包括调节处理模块，用于：
M241、获取具有所述终端个数的所有作弊群组，以组成待测群组集，并获得所述待测群组集中作弊群组的个数；
M242、获取输入的对所述待测群组集中作弊群组的作弊确认信息，根据所述作弊确认信息获得所述待测群组集中作弊群组的确认个数；
M243、根据所述待测群组集中作弊群组的个数和所述待测群组集中作弊群组的确认个数获取所述待测群组集的准确系数；
M244、若所述准确系数低于预设准确系数，则提高所述终端个数对应的当前预设阈值并更新，并返回执行步骤M241-步骤M243；
M245、若所述准确系数不低于预设准确系数，则维持所述终端个数对应的当前预设阈值，并对所述待测群组集中确认的作弊群组执行处理操作。
可选地，所述准确系数为k＝A/B，其中，k为准确系数，A为待测群组集中作弊群组的确认个数；B为待测群组集中作弊群组的个数。
可选地，还包括：执行模块，用于对所述作弊群组执行处罚操作。
由上述技术方案可知，本发明提供的一种作弊检测方法及装置，通过获取预设时间段内交易成功的订单信息，根据所述订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得所述终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数，并在终端群组具有相同发单UE的个数大于终端个数对应的预设阈值时，确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组并作出处罚操作，达到了防止司机群体和乘客群体合作刷单的目的，净化了打车服务行业。
附图说明
图1为本发明实施例1提供的作弊检测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例2提供的作弊检测方法的流程示意图；
图3为本发明实施例2提供的准确性检测的流程示意图；
图4为本发明实施例2提供的准确性检测的另一流程示意图；
图5为本发明实施例3提供的作弊检测装置的结构示意图；
图6为本发明实施例4提供的作弊检测装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
以下对本公开实施例中提及的部分词语进行举例说明。
本公开实施例中提及的用户设备(User Equipment，简称UE)是指呼叫服务方，如交通工具叫车服务中的乘客，所使用的移动终端或个人计算机(Personal Computer，简称PC)等设备。例如智能手机、个人数码助理(PDA)、平板电脑、笔记本电脑、车载电脑(carputer)、掌上游戏机、智能眼镜、智能手表、可穿戴设备、虚拟显示设备或显示增强设备(如Google Glass、Oculus Rift、Hololens、Gear VR)等。
本公开实施例中提及的终端为提供服务方，如交通工具叫车服务中的司机，所使用的用于接单的移动终端或PC端等设备。诸如上述呼叫服务方所使用各设备。本实施例中，为了区别乘客和司机，分别采用用户设备UE和终端来分别表示乘客和司机所持的移动终端等设备。
图1示出了本发明实施例1提供的一种作弊检测方法，包括：
S11、获取预设时间段内交易成功的订单信息。
在本步骤中，需要说明的是，乘客通过UE向服务端发送打车请求，服务端接收打车请求并根据打车请求生成订单，将订单发送到终端，终端接收订单，并接送乘客完成该订单。该订单视为一次交易成功的订单。订单信息包括乘客信息、终端信息、路径信息等信息。在本发明实施例中，可获取预设时间段内交易成功的订单信息，如一天时间内。
S12、根据所述订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得所述终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数。
在本步骤中，需要说明的是，由于终端为司机所属设备，故终端群组可称为司机群体。由于UE为乘客所属设备，故UE群组可称为乘客群体。
在本发明实施例中，便于数据的筛选，根据订单信息可对每个终端建立统计表：Driver_Mk的发单UE可表示为{Driver_Mk：[passenger_1，passenger_2，…，passenger_n]，其中Driver_Mk为终端，passenger_n为UE。
如终端Driver_M1分别接收passenger_1、passenger_2和passenger_3三个UE的订单，则：{Driver_M1：[passenger_1，passenger_2，passenger_3]}。
终端Driver_M2分别接收passenger_1、passenger_2、passenger_3和passenger_4四个UE的订单，则：{Driver_M2：[passenger_1，passenger_2，passenger_3，passenger_4]}。
那么终端Driver_M1和终端Driver_M2的相同UE为[passenger_1，passenger_2，passenger_3]。
则终端Driver_M1和终端Driver_M2可形成一个群组，为具有相同UE[passenger_1，passenger_2，passenger_3]的终端群组。
如终端Driver_M5分别接收passenger_11、passenger_12和passenger_13三个UE的订单，则：{Driver_M5：[passenger_11，passenger_12，passenger_13]}。
终端Driver_M6分别接收passenger_11、passenger_12、passenger_13和passenger_14四个UE的订单，则：{Driver_M6：[passenger_11，passenger_12，passenger_13，passenger_14]}。
那么终端Driver_M5和终端Driver_M6的相同UE为[passenger_11，passenger_12，passenger_13]。
则终端Driver_M5和终端Driver_M6可形成一个群组，为具有相同UE[passenger_11，passenger_12，passenger_13]的终端群组。
以上述为例可知，以相同终端个数为2的终端群组分别为“终端Driver_M1和终端Driver_M2”，“终端Driver_M5和终端Driver_M6”，其两个终端群组的相同UE数分别为3和3。
上述仅仅是对终端群组及相同UE数的直观说明。而在本实施例中，基于订单信息的数据对终端群组的筛选可采用迭代算法完成。
如发单UE个数为10，首先以发单UE个数为1进行筛选，依次对每一个发单UE进行筛选，筛选出接收过订单的对应终端。如发单UE为a，接收过UE a所发订单的终端为A、B、C，则终端群组为(A、B、C)。如发单UE为b，接收过UE b所发订单的终端为B、C、E，则终端群组为(B、C、E)。
发单UE个数为1筛选完毕后，进行UE个数为2的筛选，从10个发单UE中任意选取两个UE，进行上述筛选，直到所有组合筛选完毕。
然后依次是发单UE个数为3、4、5……10的筛选，直到筛选结束。
S13、若所述终端群组具有相同发单UE的个数大于所述终端个数对应的预设阈值，则确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组。
在本步骤中，需要说明的是，所述终端群组中终端个数与预设阈值具有一一对应关系。
终端群组中终端个数 预设阈值
2 6
3 4
6 3
例如，若一个终端群组具有两个终端，该两个终端所具有的相同UE的个数为7，则依据上表可知：相同UE数大于预设阈值，则判定该两个终端和相同的UE为作弊群组。
在本发明实施例中，还需要说明的是，确定作弊群组后，会对作弊群组采取对应的处罚操作。该处罚操作可为：在一定时间内减少向该这些终端分配订单的次数，使这些终端在一定时间内无法接收这些UE发出的订单。但不局限于此。
本发明实施例1提供的一种作弊检测方法，通过获取预设时间段内交易成功的订单信息，根据所述订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得所述终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数，并在终端群组具有相同发单UE的个数大于终端个数对应的预设阈值时，确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组并作出处罚操作，达到了防止司机群体和乘客群体合作刷单的目的，净化了打车服务行业。
图2示出了本发明实施例2提供的一种基于司乘团伙刷单的反作弊识别方法，包括：
S21、获取预设时间段内交易成功的订单信息。
在本步骤中，需要说明的是，乘客通过UE向服务端发送打车请求，服务端接收打车请求并根据打车请求生成订单，将订单发送到终端，终端接收订单，并接送乘客完成该订单。该订单视为一次交易成功的订单。订单信息包括乘客信息、终端信息、路径信息等信息。在本发明实施例中，可获取预设时间段内交易成功的订单信息，如一天时间内。
S22、根据所述订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得所述终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数。
在本发明实施例中，根据订单信息对每个终端建立统计表：Driver_Mk的发单UE可表示为{Driver_Mk：[passenger_1，passenger_2，…，passenger_n]，其中Driver_Mk为终端，passenger_n为UE。
如终端Driver_M1分别接收passenger_1、passenger_2和passenger_3三个UE的订单，则：{Driver_M1：[passenger_1，passenger_2，passenger_3]}。
终端Driver_M2分别接收passenger_1、passenger_2、passenger_3和passenger_4四个UE的订单，则：{Driver_M2：[passenger_1，passenger_2，passenger_3，passenger_4]}。
那么终端Driver_M1和终端Driver_M2的相同UE为[passenger_1，passenger_2，passenger_3]。
则终端Driver_M1和终端Driver_M2可形成一个群组，为具有相同UE[passenger_1，passenger_2，passenger_3]的终端群组。
如终端Driver_M5分别接收passenger_11、passenger_12和passenger_13三个UE的订单，则：{Driver_M5：[passenger_11，passenger_12，passenger_13]}。
终端Driver_M6分别接收passenger_11、passenger_12、passenger_13和passenger_14四个UE的订单，则：{Driver_M6：[passenger_11，passenger_12，passenger_13，passenger_14]}。
那么终端Driver_M5和终端Driver_M6的相同UE为[passenger_11，passenger_12，passenger_13]。
则终端Driver_M5和终端Driver_M6可形成一个群组，为具有相同UE[passenger_11，passenger_12，passenger_13]的终端群组。
以上述为例可知，以相同终端个数为2的终端群组分别为“终端Driver_M1和终端Driver_M2”，“终端Driver_M5和终端Driver_M6”，其两个终端群组的相同UE数分别为3和3。
上述仅仅是对终端群组及相同UE数的直观说明。而在本实施例中，基于订单信息的数据对终端群组的筛选可采用迭代算法完成。
如发单UE个数为10，首先以发单UE个数为1进行筛选，依次对每一个发单UE进行筛选，筛选出接收过订单的对应终端。如发单UE为a，接收过UE a所发订单的终端为A、B、C，则终端群组为(A、B、C)。如发单UE为b，接收过UE b所发订单的终端为B、C、E，则终端群组为(B、C、E)。
发单UE个数为1筛选完毕后，进行UE个数为2的筛选，从10个发单UE中任意选取两个UE，进行上述筛选，直到所有组合筛选完毕。
然后依次是发单UE个数为3、4、5……10的筛选，直到筛选结束。
S23、若所述终端群组具有相同发单UE的个数大于所述终端个数对应的预设阈值，则确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组。
在本步骤中，需要说明的是，所述终端群组的终端个数与预设阈值具有一一对应关系。
终端群组中终端个数 预设阈值
2 6
3 4
6 3
例如，若一个终端群组具有两个终端，该两个终端所具有的相同UE的个数为7，则依据上表可知：相同UE数大于预设阈值，则判定该两个终端和相同的UE为作弊群组。
S24、对所述作弊群组进行准确性检测。
在本步骤中，需要说明的是，当判断一些终端群组和其对应的UE群组为作弊群组后，为了防止出现判断失误造成一些终端和UE受到处罚，可对确定为作弊的一些终端群组或UE群组进行准确性检验。
该检测具体可为：
S241、获取具有所述终端个数的所有作弊群组，以组成待测群组集，并获得所述待测群组集中作弊群组的个数。
在本步骤中，需要说明的是，作弊群组包括终端群组和对应的UE群组。因此，当确定终端群组的终端个数后，通过对订单信息的筛选可获得具有该终端个数的所有终端群组，即获得所有作弊群组。如终端个数为5，经筛选后存在6个终端群组符合结果要求。因此，这6个终端群组所在的作弊群组组成待测群组集，待测群组集中作弊群组的个数为6。
若终端个数所对应的当前预设阈值为3。符合要求的终端群组如下表所示：
群组： 相同UE数
终端群组1(5个终端) 6
终端群组2(5个终端) 5
终端群组3(5个终端) 5
终端群组4(5个终端) 4
终端群组5(5个终端) 7
终端群组6(5个终端) 4
S242、获取输入的对所述待测群组集中作弊群组的作弊确认信息，根据所述作弊确认信息获得所述待测群组集中作弊群组的确认个数。
在本步骤中，继续以上述事例进行说明，系统在对这6个作弊群组作出处罚操作或提醒操作后，只要是作弊群组中的终端或UE的用户向系统发出申诉，则系统的工作人员可通过人为对订单的观察再判断，并在系统上输入判断结果(即作弊确认信息)。
若根据作弊确认信息判断上述表中终端群组4、6为非作弊群组，则所述待测群组集中作弊群组的确认个数为4。
S243、根据所述待测群组集中作弊群组的个数和所述待测群组集中作弊群组的确认个数获取所述待测群组集的准确系数。
在本步骤中，继续以上述事例进行说明。所述准确系数为k＝A/B，其中，k为准确系数，A为待测群组集中作弊群组的确认个数；B为待测群组集中作弊群组的个数。则上述事例中准确系数为4/6＝0.67。
S244、若所述准确系数低于预设准确系数，则提高所述终端个数对应的当前预设阈值并更新，并对所述待测群组集中确认的作弊群组执行处理操作。
在本步骤中，继续以上述事例进行说明，若预设准确系数为0.7，则说明这6个终端群组若按照预设阈值3进行判断是不准确的，需要提高预设阈值。如将当前的预设阈值3提高到4。即对下一预设时间段内的订单信息进行作弊检测时，采用提高后的预设阈值4。而对上述事例中被确认的4个作弊群组执行处理操作。
S245、若所述准确系数不低于预设准确系数，则维持所述终端个数对应的当前预设阈值，并对所述待测群组集中确认的作弊群组执行处理操作。
该检测具体还可为：
M241、获取具有所述终端个数的所有作弊群组，以组成待测群组集，并获得所述待测群组集中作弊群组的个数。
在本步骤中，需要说明的是，作弊群组包括终端群组和对应的UE群组。因此，当确定终端群组的终端个数后，通过对订单信息的筛选可获得具有该终端个数的所有终端群组，即获得所有作弊群组。如终端个数为5，经筛选后存在6个终端群组符合结果要求。因此，这6个终端群组所在的作弊群组组成待测群组集，待测群组集中作弊群组的个数为6。
若终端个数所对应的当前预设阈值为3。符合要求的终端群组如下表所示：
群组： 相同UE数
终端群组1(5个终端) 6
终端群组2(5个终端) 5
终端群组3(5个终端) 5
终端群组4(5个终端) 4
终端群组5(5个终端) 7
终端群组6(5个终端) 4
M242、获取输入的对所述待测群组集中作弊群组的作弊确认信息，根据所述作弊确认信息获得所述待测群组集中作弊群组的确认个数。
在本步骤中，继续以上述事例进行说明，系统在对这6个作弊群组作出处罚操作或提醒操作后，只要是作弊群组中的终端或UE的用户向系统发出申诉，则系统的工作人员可通过人为对订单的观察再判断，并在系统上输入判断结果(即作弊确认信息)。
若根据作弊确认信息判断上述表中终端群组1、6为非作弊群组，则所述待测群组集中作弊群组的确认个数为4。
M243、根据所述待测群组集中作弊群组的个数和所述待测群组集中作弊群组的确认个数获取所述待测群组集的准确系数。
在本步骤中，继续以上述事例进行说明。所述准确系数为k＝A/B，其中，k为准确系数，A为待测群组集中作弊群组的确认个数；B为待测群组集中作弊群组的个数。则上述事例中准确系数为4/6＝0.67。
M244、若所述准确系数低于预设准确系数，则提高所述终端个数对应的当前预设阈值并更新，并返回执行步骤M241-步骤M243。
在本步骤中，继续以上述事例进行说明，若预设准确系数为0.7，则说明这6个终端群组若按照预设阈值3进行判断是不准确的，需要提高预设阈值。如将当前的预设阈值3提高到4。然后以预设阈值4再次执行步骤M241-步骤M243。
此时，由于上述表中的终端群组4和终端群组6对应的UE个数均为4。可将终端群组4和终端群组6排除。因此，此时待测群组集的终端群组个数为4。又由于之前终端群组1申诉过，故此时待测群组集中终端群组的确认个数为3，准确系数为3/4＝0.75，且0.75不低于0.7。
M245、若所述准确系数不低于预设准确系数，则维持所述终端个数对应的当前预设阈值，并对所述待测群组集中确认的作弊群组执行处理操作。
本发明实施例2提供的一种作弊检测方法，通过获取预设时间段内交易成功的订单信息；根据订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数；若所述终端群组具有相同发单UE的个数大于所述终端个数对应的预设阈值，则确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组并作出处罚操作，还能对作弊群组进行准确性检测，在达到了防止司机群体和乘客群体合作刷单的目的，净化了打车服务行业，同时也防止判断失误造成对非作弊的终端和UE进行处罚。
图3示出了本发明实施例3提供的一种基于司乘团伙刷单的反作弊识别装置，包括获取模块31、统计模块32和判断模块33，其中：
获取模块31，用于获取预设时间段内交易成功的订单信息。
统计模块32，用于根据所述订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得所述终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数。
判断模块33，用于在所述终端群组具有相同发单UE的个数大于所述终端个数对应的预设阈值，则确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组。
在识别过程中，获取模块31获取预设时间段内交易成功的订单信息，并将订单信息发送给统计模块32。统计模块根据所述订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得所述终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数，并将数值发送给判断模块33。判断模块33在所述终端群组具有相同发单UE的个数大于所述终端个数对应的预设阈值，则确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组。最后关闭所述终端群组中的终端和所述UE群组中的UE。
由于本发明实施例3所述装置与上述实施例所述方法的原理相同，对于更加详细的解释内容在此不再赘述。
需要说明的是，本发明实施例中可以通过硬件处理器(hardware processor)来实现相关功能模块。
本发明实施例3提供的一种作弊检测装置，通过获取预设时间段内交易成功的订单信息，根据所述订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得所述终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数，并在终端群组具有相同发单UE的个数大于终端个数对应的预设阈值时，确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组并作出处罚操作，达到了防止司机群体和乘客群体合作刷单的目的，净化了打车服务行业。
图4示出了本发明实施例4提供的一种基于司乘团伙刷单的反作弊识别装置，包括获取模块41、统计模块42、判断模块43和调节处理模块44，其中：
获取模块41，用于获取预设时间段内交易成功的订单信息。
统计模块42，用于根据所述订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得所述终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数。
判断模块43，用于在所述终端群组具有相同发单UE的个数大于所述终端个数对应的预设阈值，则确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组。
调节处理模块44，用于对所述作弊群组进行准确性检测。
在识别过程中，获取模块41获取预设时间段内交易成功的订单信息，并将订单信息发送给统计模块42。统计模块根据所述订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得所述终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数，并将数值发送给判断模块43。判断模块43在所述终端群组具有相同发单UE的个数大于所述终端个数对应的预设阈值，则确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组。调节处理模块44对所述作弊群组进行准确性检测。
由于本发明实施例4所述装置与上述实施例所述方法的原理相同，对于更加详细的解释内容在此不再赘述。
需要说明的是，本发明实施例中可以通过硬件处理器(hardware processor)来实现相关功能模块。
本发明实施例4提供的一种作弊检测装置，通过获取预设时间段内交易成功的订单信息；根据订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数；若所述终端群组具有相同发单UE的个数大于所述终端个数对应的预设阈值，则确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组并作出处罚操作，还能对作弊群组进行准确性检测，在达到了防止司机群体和乘客群体合作刷单的目的，净化了打车服务行业，同时也防止判断失误造成对非作弊的终端和UE进行处罚。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
本领域普通技术人员可以理解：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。

Claims (8)

1.一种作弊检测方法，其特征在于，包括：
获取预设时间段内交易成功的订单信息；
根据所述订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得所述终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数；
若所述终端群组具有相同发单UE的个数大于所述终端个数对应的预设阈值，则确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组；
获取具有所述终端个数的所有作弊群组，以组成待测群组集，并获得所述待测群组集中作弊群组的个数；
获取输入的对所述待测群组集中作弊群组的作弊确认信息，根据所述作弊确认信息获得所述待测群组集中作弊群组的确认个数；
根据所述待测群组集中作弊群组的个数和所述待测群组集中作弊群组的确认个数获取所述待测群组集的准确系数；
若所述准确系数低于预设准确系数，则提高所述终端个数对应的当前预设阈值并更新，并对所述待测群组集中确认的作弊群组执行处理操作；所述终端群组中所述终端个数与所述预设阈值具有一一对应关系。
2.一种作弊检测方法，其特征在于，包括：
获取预设时间段内交易成功的订单信息；
根据所述订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得所述终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数；
若所述终端群组具有相同发单UE的个数大于所述终端个数对应的预设阈值，则确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组；
M241、获取具有所述终端个数的所有作弊群组，以组成待测群组集，并获得所述待测群组集中作弊群组的个数；
M242、获取输入的对所述待测群组集中作弊群组的作弊确认信息，根据所述作弊确认信息获得所述待测群组集中作弊群组的确认个数；
M243、根据所述待测群组集中作弊群组的个数和所述待测群组集中作弊群组的确认个数获取所述待测群组集的准确系数；
M244、若所述准确系数低于预设准确系数，则提高所述终端个数对应的当前预设阈值并更新，并返回执行步骤M241-步骤M243；
M245、若所述准确系数不低于预设准确系数，则维持所述终端个数对应的当前预设阈值，并对所述待测群组集中确认的作弊群组执行处理操作；
所述终端群组中所述终端个数与所述预设阈值具有一一对应关系。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述准确系数为k＝A/B，其中，k为准确系数，A为待测群组集中作弊群组的确认个数；B为待测群组集中作弊群组的个数。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：对所述作弊群组执行处罚操作。
5.一种作弊检测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取预设时间段内交易成功的订单信息；
统计模块，用于根据所述订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得所述终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数；
判断模块，用于在所述终端群组具有相同发单UE的个数大于所述终端个数对应的预设阈值，则确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组；
调节处理模块，用于：
获取具有所述终端个数的所有作弊群组，以组成待测群组集，并获得所述待测群组集中作弊群组的个数；
获取输入的对所述待测群组集中作弊群组的作弊确认信息，根据所述作弊确认信息获得所述待测群组集中作弊群组的确认个数；
根据所述待测群组集中作弊群组的个数和所述待测群组集中作弊群组的确认个数获取所述待测群组集的准确系数；
若所述准确系数低于预设准确系数，则提高所述终端个数对应的当前预设阈值并更新，并对所述待测群组集中确认的作弊群组执行处理操作；
所述终端群组中所述终端个数与所述预设阈值具有一一对应关系。
6.一种作弊检测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取预设时间段内交易成功的订单信息；
统计模块，用于根据所述订单信息获得具有相同发单UE的终端群组，并获得所述终端群组中的终端个数及所述终端群组具有相同发单UE的个数；
判断模块，用于在所述终端群组具有相同发单UE的个数大于所述终端个数对应的预设阈值，则确定所述终端群组和对应的相同发单UE形成的UE群组为作弊群组；
调节处理模块，用于：
M241、获取具有所述终端个数的所有作弊群组，以组成待测群组集，并获得所述待测群组集中作弊群组的个数；
M242、获取输入的对所述待测群组集中作弊群组的作弊确认信息，根据所述作弊确认信息获得所述待测群组集中作弊群组的确认个数；
M243、根据所述待测群组集中作弊群组的个数和所述待测群组集中作弊群组的确认个数获取所述待测群组集的准确系数；
M244、若所述准确系数低于预设准确系数，则提高所述终端个数对应的当前预设阈值并更新，并返回执行步骤M241-步骤M243；
M245、若所述准确系数不低于预设准确系数，则维持所述终端个数对应的当前预设阈值，并对所述待测群组集中确认的作弊群组执行处理操作；
所述终端群组中所述终端个数与所述预设阈值具有一一对应关系。
7.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述准确系数为k＝A/B，其中，k为准确系数，A为待测群组集中作弊群组的确认个数；B为待测群组集中作弊群组的个数。
8.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，还包括：执行模块，用于对所述作弊群组执行处罚操作。
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