CN109086290A - 基于多源数据决策树的注册信息真实性判断方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于多源数据决策树的注册信息真实性判断方法及系统，方法包括：将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索和一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果；将各个数据源一次分数判断的结果输入决策树进行二次分数的判断，得到各个数据源二次分数判断的结果；根据各个数据源一次分数判断的结果和二次分数判断的结果得到最终的分数。本发明基于多种数据源，通过按所属的数据源的查询检索和判断丰富了判断的维度，误判率低，成本低，效率高；通过决策树进行二次分数的判断，并综合考虑一次分数判断和二次分数判断的结果得出最终的分数判断值，进一步提升了判断的准确率。本发明可广泛应用于信息安全领域。
Description
技术领域
本发明涉及信息安全领域，尤其是一种基于多源数据决策树的注册信息真实性判断方法及系统。
背景技术
在现在移动互联的大环境下，用户的注册信息存在不少刷量、随意性，恶意注册等的情况，而伪装后仅凭肉眼无法辨别，从而影响了通过注册信息获取客户名单的质量。为此，有必要进行注册数据的进行筛选，让数据有质量及真实性的保证，需有个机制能对注册数据进行质检。现有的许多注册信息质检系统，基于单一数据源来对注册信息进行真实性判断，判断的维度比较单一，导致误判率高；也有使用人工进行判定的，但这种方式成本高，效率低。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种维度丰富、准确率高、成本低和效率高的，基于多源数据决策树的注册信息真实性判断方法及系统。
本发明所采取的第一技术方案是：
基于多源数据决策树的注册信息真实性判断方法，包括以下步骤：
将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索和一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果；
将各个数据源一次分数判断的结果输入决策树进行二次分数的判断，得到各个数据源二次分数判断的结果；
根据各个数据源一次分数判断的结果和各个数据源二次分数判断的结果得到最终的分数。
进一步，所述所属的数据源包括IP库、手机库、姓名库、站点追踪库、短信发送渠道商和用户数据池中的一种。
进一步，所述将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索和一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果这一步骤，具体包括：
将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索；
根据查询检索的结果进行一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果。
进一步，所述查询检索的内容包括查询检索手机的运营商、查询检索用户ip、查询检索ip所属的地区、查询检索手机所属的地区、查询检索用户姓名、查询检索用户性别、查询检索用户网络浏览行为、查询检索短信发送成功数量和查询检索短信发送失败数量中的至少一种。
进一步，所述根据查询检索的结果进行一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果这一步骤，具体包括：
列举每个数据源所有可能出现的情况，并给出每种可能出现的情况对应的分数；
根据查询检索的结果为各个数据源可能出现的情况进行打分，得到每种可能出现的情况的实际分值；
根据每种可能出现的情况的实际分值进行第一次分数统计，得到各个数据源一次分数判断的总分值和每个分数评分的详细报告。
进一步，所述将各个数据源一次分数判断的结果输入决策树进行二次分数的判断，得到各个数据源二次分数判断的结果这一步骤，具体包括：
将各个数据源一次分数判断的结果导入决策树中；
以每个数据源作为一个决策节点，以一次分数判断的评分场景为机会节点，为每个决策节点分配相应的权重，并结合一次分数判断的结果，得到每个决策节点的二次分数判断的结果；
根据分配的权重和每个决策节点的二次分数判断的结果进行二次分数统计，得到各个数据源二次分数判断的总分值和每个分数评分的详细报告。
进一步，所述根据各个数据源一次分数判断的结果和各个数据源二次分数判断的结果得到最终的分数这一步骤，具体为：
根据各个数据源一次分数判断的总分值和各个数据源二次分数判断的总分值进行加权求和，得到最终的分数。
本发明所采取的第二技术方案是：
基于多源数据决策树的注册信息真实性判断系统，包括：
一次分数判断模块，用于将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索和一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果；
二次分数判断模块，用于将各个数据源一次分数判断的结果输入决策树进行二次分数的判断，得到各个数据源二次分数判断的结果；
最终分数获取模块，用于根据各个数据源一次分数判断的结果和各个数据源二次分数判断的结果得到最终的分数。
进一步，所述一次分数判断模块包括：
查询检索单元，用于将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索；
一次分数判断单元，用于根据查询检索的结果进行一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果。
本发明所采取的第三技术方案是：
基于多源数据决策树的注册信息真实性判断系统，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于加载所述程序以执行如第一技术方案所述的注册信息真实性判断方法。
本发明的有益效果是：本发明基于多源数据决策树的注册信息真实性判断方法及系统，将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索和一次分数的判断，基于多种数据源，通过按注册数据所属的数据源的查询检索和判断丰富了判断的维度，误判率低，成本低，效率高；通过决策树进行二次分数的判断，并综合考虑一次分数判断和二次分数判断的结果得出最终的分数判断值，进一步提升了判断的准确率。
附图说明
图1为本发明基于多源数据决策树的注册信息真实性判断方法的步骤流程图；
图2为本发明注册信息真实性判断方案的优选实施例具体流程图。
具体实施方式
参照图1，本发明基于多源数据决策树的注册真实性判断方法，包括以下步骤：
将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索和一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果；
将各个数据源一次分数判断的结果输入决策树进行二次分数的判断，得到各个数据源二次分数判断的结果；
根据各个数据源一次分数判断的结果和各个数据源二次分数判断的结果得到最终的分数。
其中，多源注册数据是指待判断真实性的注册信息，其包含了多种数据源的注册数据。
本发明基于多种数据源，并能综合考虑建立决策树来做判断，丰富了判断维度，提高了准确率。此外，与现有技术许多系统真实性判断的结果只有“是”或“否”这两种，无法给出分数等量化指标不同的是，本发明能综合一次分数的判断结果和二次分数的判断结果给出最终的分数这一具体的分数判断值来进行量化判定，更加客观、全面和科学。
进一步作为优选的实施方式，所述所属的数据源包括IP库、手机库、姓名库、站点追踪库、短信发送渠道商和用户数据池中的一种。
进一步作为优选的实施方式，所述将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索和一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果这一步骤，具体包括：
将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索；
根据查询检索的结果进行一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果。
进一步作为优选的实施方式，所述查询检索的内容包括查询检索手机的运营商、查询检索用户ip、查询检索ip所属的地区、查询检索手机所属的地区、查询检索用户姓名、查询检索用户性别、查询检索用户网络浏览行为、查询检索短信发送成功数量和查询检索短信发送失败数量中的至少一种。
进一步作为优选的实施方式，所述根据查询检索的结果进行一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果这一步骤，具体包括：
列举每个数据源所有可能出现的情况，并给出每种可能出现的情况对应的分数；
根据查询检索的结果为各个数据源可能出现的情况进行打分，得到每种可能出现的情况的实际分值；
根据每种可能出现的情况的实际分值进行第一次分数统计，得到各个数据源一次分数判断的总分值和每个分数评分的详细报告。
进一步作为优选的实施方式，所述将各个数据源一次分数判断的结果输入决策树进行二次分数的判断，得到各个数据源二次分数判断的结果这一步骤，具体包括：
将各个数据源一次分数判断的结果导入决策树中；
以每个数据源作为一个决策节点，以一次分数判断的评分场景为机会节点，为每个决策节点分配相应的权重，并结合一次分数判断的结果，得到每个决策节点的二次分数判断的结果；
根据分配的权重和每个决策节点的二次分数判断的结果进行二次分数统计，得到各个数据源二次分数判断的总分值和每个分数评分的详细报告。
进一步作为优选的实施方式，所述根据各个数据源一次分数判断的结果和各个数据源二次分数判断的结果得到最终的分数这一步骤，具体为：
根据各个数据源一次分数判断的总分值和各个数据源二次分数判断的总分值进行加权求和，得到最终的分数。本实施例在加权求和时可根据实际需要为2个总分值赋予不同的权重，更加灵活和方便。
与图1的方法相对应，本发明基于多源数据决策树的注册信息真实性判断系统，包括：
一次分数判断模块，用于将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索和一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果；
二次分数判断模块，用于将各个数据源一次分数判断的结果输入决策树进行二次分数的判断，得到各个数据源二次分数判断的结果；
最终分数获取模块，用于根据各个数据源一次分数判断的结果和各个数据源二次分数判断的结果得到最终的分数。
进一步作为优选的实施方式，所述一次分数判断模块包括：
查询检索单元，用于将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索；
一次分数判断单元，用于根据查询检索的结果进行一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果。
与图1的方法相对应，本发明基于多源数据决策树的注册信息真实性判断系统，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于加载所述程序以执行如本发明所述的注册信息真实性判断方法。
下面结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步解释和说明。
本实施例注册信息真实性判断方案中待判断的多源注册数据涉及到多家合作企业、多种数据源，具体包括：IP库，手机库，姓名库，站点追踪，短信发送渠道商，用户数据池等。
如图2所示，本实施例注册信息真实性判断方案的判断流程为分两个阶段：第一阶段，将对应的数据到各个数据源进行查询检索，根据查询检索的结果进行一次分数的判断；第二阶段，将各种数据源的结果放入一个决策树中进行二次分数的判断。最后综合第一阶段和第二阶段的结果，得出最终的分数判断值。
其中，在第一阶段查询检索与判断时检查的内容包括但不限于：手机是否三大运营商，ip是否海外，ip地区跟手机地区是否一致，姓名是否有效，是否为名人姓名，姓名和性别是否一致，网络浏览行为是否合理，短信发送成功数量和失败数量的对比等等。
第二阶段决策树使用第一阶段的数据源维度作为基础，结合指定的数据样本进行训练，当一次分数判断得到的分数达到预定的阀值后，会进一步采用决策树来增加判断准确率。
以手机号的分数修改为例，如图2所示，第一阶段中根据算法规则修改分数的具体实现过程为：首先对手机号所有可能会出现的情况都列举出来，并给出对应该情况的分数，当对一个手机号进行实际打分时，该方案将对每一种可能的情况进行判断，打上一个分值。打分时对注册数据的真实性有正向帮助的给正分，如手机号和常用的上网ip在同一地区的；对数据的真实性为负向信息的，给出负分或不给分，如手机号是无效的等。对其他数据源(如IP、姓名等)的分数修改过程与手机号的分数修改过程类似。
当所有打分维度(即所有可能出现的情况)得出分数后，再进行一次分数总计，最后得出一次分数判断的总分值和每一个评分的详细报告。
而图2中放入决策树进行二次判断的具体实现过程如下：
将第一阶段得出的结果导入第二阶段的决策树中，以第一阶段的评分场景作为机会节点，并分配对应的权重，结合第一步的分数，得出第二阶段的最终评分结果。当所有决策节点得出分数后，再进行第二次分数总计，得出最终分值和详细结果。
综上所述，本发明基于多源数据决策树的注册真实性判断方案，基于多种数据源，通过按注册数据所属的数据源的查询检索和判断丰富了判断的维度，误判率低，成本低，效率高；通过决策树进行二次分数的判断，并综合考虑一次分数判断和二次分数判断的结果得出最终的分数判断值，进一步提高了准确率。本方案在注册信息真实性鉴别等领域具有广阔的应用前景。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (10)
1.基于多源数据决策树的注册信息真实性判断方法，其特征在于：包括以下步骤：
将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索和一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果；
将各个数据源一次分数判断的结果输入决策树进行二次分数的判断，得到各个数据源二次分数判断的结果；
根据各个数据源一次分数判断的结果和各个数据源二次分数判断的结果得到最终的分数。
2.根据权利要求1所述的基于多源数据决策树的注册信息真实性判断方法，其特征在于：所述所属的数据源包括IP库、手机库、姓名库、站点追踪库、短信发送渠道商和用户数据池中的一种。
3.根据权利要求1所述的基于多源数据决策树的注册信息真实性判断方法，其特征在于：所述将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索和一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果这一步骤，具体包括：
将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索；
根据查询检索的结果进行一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果。
4.根据权利要求3所述的基于多源数据决策树的注册信息真实性判断方法，其特征在于：所述查询检索的内容包括查询检索手机的运营商、查询检索用户ip、查询检索ip所属的地区、查询检索手机所属的地区、查询检索用户姓名、查询检索用户性别、查询检索用户网络浏览行为、查询检索短信发送成功数量和查询检索短信发送失败数量中的至少一种。
5.根据权利要求3所述的基于多源数据决策树的注册信息真实性判断方法，其特征在于：所述根据查询检索的结果进行一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果这一步骤，具体包括：
列举每个数据源所有可能出现的情况，并给出每种可能出现的情况对应的分数；
根据查询检索的结果为各个数据源可能出现的情况进行打分，得到每种可能出现的情况的实际分值；
根据每种可能出现的情况的实际分值进行第一次分数统计，得到各个数据源一次分数判断的总分值和每个分数评分的详细报告。
6.根据权利要求5所述的基于多源数据决策树的注册信息真实性判断方法，其特征在于：所述将各个数据源一次分数判断的结果输入决策树进行二次分数的判断，得到各个数据源二次分数判断的结果这一步骤，具体包括：
将各个数据源一次分数判断的结果导入决策树中；
以每个数据源作为一个决策节点，以一次分数判断的评分场景为机会节点，为每个决策节点分配相应的权重，并结合一次分数判断的结果，得到每个决策节点的二次分数判断的结果；
根据分配的权重和每个决策节点的二次分数判断的结果进行二次分数统计，得到各个数据源二次分数判断的总分值和每个分数评分的详细报告。
7.根据权利要求6所述的基于多源数据决策树的注册信息真实性判断方法，其特征在于：所述根据各个数据源一次分数判断的结果和各个数据源二次分数判断的结果得到最终的分数这一步骤，具体为：
根据各个数据源一次分数判断的总分值和各个数据源二次分数判断的总分值进行加权求和，得到最终的分数。
8.基于多源数据决策树的注册信息真实性判断系统，其特征在于：包括：
一次分数判断模块，用于将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索和一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果；
二次分数判断模块，用于将各个数据源一次分数判断的结果输入决策树进行二次分数的判断，得到各个数据源二次分数判断的结果；
最终分数获取模块，用于根据各个数据源一次分数判断的结果和各个数据源二次分数判断的结果得到最终的分数。
9.根据权利要求8所述的基于多源数据决策树的注册信息真实性判断系统，其特征在于：所述一次分数判断模块包括：
查询检索单元，用于将多源注册数据按所属的数据源分别输入到对应的数据源进行查询检索；
一次分数判断单元，用于根据查询检索的结果进行一次分数的判断，得到各个数据源一次分数判断的结果。
10.基于多源数据决策树的注册信息真实性判断系统，其特征在于：包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于加载所述程序以执行如权利要求1-7任一项所述的注册信息真实性判断方法。
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|---|---|
| CN (1) | CN109086290A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111241105A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-05 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 追踪方法和装置、电子设备、存储介质 |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104133994A (zh) * | 2014-07-24 | 2014-11-05 | 北京航空航天大学 | 融合多源成败型数据的可靠度评估方法 |
| CN105023119A (zh) * | 2015-08-19 | 2015-11-04 | 安徽继远软件有限公司 | 一种数据资产可信度的评估方法 |
| CN105391710A (zh) * | 2015-11-03 | 2016-03-09 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 评估用户身份真实度的方法及装置 |
| CN105631593A (zh) * | 2015-12-24 | 2016-06-01 | 安徽融信金模信息技术有限公司 | 一种基于数据真实度的企业评估系统 |
| CN106022583A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-10-12 | 中国电力科学研究院 | 基于模糊化决策树的电力通信业务风险计算方法及系统 |
| CN106203863A (zh) * | 2016-07-15 | 2016-12-07 | 国网浙江省电力公司电力科学研究院 | 一种综合多源信息的电力变压器全量状态评价模型 |
| CN106202725A (zh) * | 2016-07-12 | 2016-12-07 | 北京航空航天大学 | 基于多源数据的成败型产品可靠性试验设计和决策方法 |
| CN106408184A (zh) * | 2016-09-12 | 2017-02-15 | 中山大学 | 一种基于多源异构数据的用户信用评估模型 |
| CN106909643A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-06-30 | 同济大学 | 基于知识图谱的社交媒体大数据主题发现方法 |
| CN106934493A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-07-07 | 北京科技大学 | 一种电力客户价值评估模型的构建方法 |
| CN107392456A (zh) * | 2017-07-14 | 2017-11-24 | 武汉理工大学 | 一种融合互联网信息的多角度企业信用评估建模方法 |
| CN107404495A (zh) * | 2017-09-01 | 2017-11-28 | 北京亚鸿世纪科技发展有限公司 | 一种基于ip地址画像的装置 |
| CN107454076A (zh) * | 2017-08-01 | 2017-12-08 | 北京亚鸿世纪科技发展有限公司 | 一种网站画像方法 |
| CN107729519A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-02-23 | 上海数据交易中心有限公司 | 基于多源多维数据的评估方法及装置、终端 |
-
2018
- 2018-06-08 CN CN201810588083.9A patent/CN109086290A/zh active Pending
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104133994A (zh) * | 2014-07-24 | 2014-11-05 | 北京航空航天大学 | 融合多源成败型数据的可靠度评估方法 |
| CN105023119A (zh) * | 2015-08-19 | 2015-11-04 | 安徽继远软件有限公司 | 一种数据资产可信度的评估方法 |
| CN105391710A (zh) * | 2015-11-03 | 2016-03-09 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 评估用户身份真实度的方法及装置 |
| CN105631593A (zh) * | 2015-12-24 | 2016-06-01 | 安徽融信金模信息技术有限公司 | 一种基于数据真实度的企业评估系统 |
| CN106022583A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-10-12 | 中国电力科学研究院 | 基于模糊化决策树的电力通信业务风险计算方法及系统 |
| CN106202725A (zh) * | 2016-07-12 | 2016-12-07 | 北京航空航天大学 | 基于多源数据的成败型产品可靠性试验设计和决策方法 |
| CN106203863A (zh) * | 2016-07-15 | 2016-12-07 | 国网浙江省电力公司电力科学研究院 | 一种综合多源信息的电力变压器全量状态评价模型 |
| CN106408184A (zh) * | 2016-09-12 | 2017-02-15 | 中山大学 | 一种基于多源异构数据的用户信用评估模型 |
| CN106909643A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-06-30 | 同济大学 | 基于知识图谱的社交媒体大数据主题发现方法 |
| CN106934493A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-07-07 | 北京科技大学 | 一种电力客户价值评估模型的构建方法 |
| CN107392456A (zh) * | 2017-07-14 | 2017-11-24 | 武汉理工大学 | 一种融合互联网信息的多角度企业信用评估建模方法 |
| CN107454076A (zh) * | 2017-08-01 | 2017-12-08 | 北京亚鸿世纪科技发展有限公司 | 一种网站画像方法 |
| CN107404495A (zh) * | 2017-09-01 | 2017-11-28 | 北京亚鸿世纪科技发展有限公司 | 一种基于ip地址画像的装置 |
| CN107729519A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-02-23 | 上海数据交易中心有限公司 | 基于多源多维数据的评估方法及装置、终端 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 曾秀芹: "《新闻传播统计学基础》", 31 May 2015 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111241105A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-05 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 追踪方法和装置、电子设备、存储介质 |
| CN111241105B (zh) * | 2020-01-15 | 2023-08-15 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 追踪方法和装置、电子设备、存储介质 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |