CN110310407A - 基于用户行为监控的防刷票方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开一种基于用户行为监控的防刷票方法及装置，其中方法包括如下步骤：获取用户在投票页面上的行为数据，基于行为识别模型识别行为数据对应的投票行为是否为针对目标被投对象的首次投票行为，当投票行为是非首次投票行为时，输入恶意刷票提示信息。采用本发明，通过监控用户在投票页面的行为数据，可以识别用户是否为首次投票，防止同一用户对同一被投对象多次刷票，保证投票活动的公正性，提高用户的投票参与率。

Description

基于用户行为监控的防刷票方法及装置

技术领域

本发明涉及互联网投票技术领域，尤其涉及一种基于用户行为监控的防刷票方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，各种投票活动均可以通过相关的终端应用或者小程序在手机登终端中完成，由于监督的不合理性，存在恶意刷票行为(即通过刷票软件或者变化IP等方式为统一被投对象多次投票)，有失公平公正的投票原则。

现有技术中，通过的防范恶意刷票的方法有基于IP的投票限制、基于手机号验证码的投票限制等。前者比较统一破解，并且在同一公网IP下面的用户会存在投票冲突的bug问题，后者由于手机验证码收到存在延迟的问题，影响了用户体验，降低了投票参与率。

发明内容

本发明实施例提供一种基于用户行为监控的防刷票方法及装置，通过监控用户在投票页面的行为数据，可以识别用户是否为首次投票，防止同一用户对同一被投对象多次刷票，保证投票活动的公正性，提高用户的投票参与率。

本发明实施例第一方面提供了一种基于用户行为监控的防刷票方法，可包括：

获取用户在投票页面上的行为数据；

基于行为识别模型识别行为数据对应的投票行为是否为针对目标被投对象的首次投票行为；

当投票行为是非首次投票行为时，输入恶意刷票提示信息。

进一步的，上述方法还包括：

获取用户在投票页面中进行首次投票和非首次投票时的训练行为数据；

基于训练行为数据训练行为识别模型。

进一步的，上述行为数据包括在投票页面中的停留时间、页面滚动以及页面显示到投票按钮点击的时间间隔。

进一步的，上述方法还包括：

获取投票行为携带的指纹信息。

进一步的，上述当投票行为是非首次投票行为时，输入恶意数票提示信息，包括：

当确定投票行为是非首次投票行为时，检测与目标被投对象对应的指纹数据集合中是否存在指纹信息；

当检测的结果为是时，输入恶意刷票提示信息。

进一步的，上述指纹数据集合中的所有指纹信息对应同一被投对象。

进一步的，上述当投票行为是非首次投票行为时，输入恶意数票提示信息，包括：

当投票行为是非首次投票行为时，判断投票行为对应的投票频率是否满足预设投票频率；

当判断的结果为否时，输出恶意刷票提示信息。

本发明实施例第二方面提供了一种基于用户行为监控的防刷票装置，可包括：

行为数据获取模块，用于获取用户在投票页面上的行为数据；

投票行为识别模块，用于基于行为识别模型识别行为数据对应的投票行为是否为针对目标被投对象的首次投票行为；

提示信息输出模块，用于当投票行为是非首次投票行为时，输入恶意刷票提示信息。

进一步的，上述装置还包括：

训练数据获取模块，用于获取用户在投票页面中进行首次投票和非首次投票时的训练行为数据；

识别模型训练模块，用于基于训练行为数据训练行为识别模型。

进一步的，上述行为数据包括在投票页面中的停留时间、页面滚动以及页面显示到投票按钮点击的时间间隔。

进一步的，上述装置还包括：

指纹信息获取模块，用于获取投票行为携带的指纹信息。

进一步的，上述提示信息输出模块包括：

指纹检测单元，用于当确定投票行为是非首次投票行为时，检测与目标被投对象对应的指纹数据集合中是否存在指纹信息；

刷票信息输出单元，用于当检测的结果为是时，输入恶意刷票提示信息。

进一步的，上述指纹数据集合中的所有指纹信息对应同一被投对象。

进一步的，上述提示信息输出模块还包括：

投票频率判断单元，用于当投票行为是非首次投票行为时，判断投票行为对应的投票频率是否满足预设投票频率；

提示信息输出单元，用于当判断的结果为否时，输出恶意刷票提示信息。

在本发明实施例中，通过监控用户在投票页面的行为数据，识别用户是否为首次投票，有效的避免了同一用户对同一被投对象多次刷票，保证了投票活动的公正性，提高了用户的投票参与率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1是本发明实施例提供的一种基于用户行为监控的防刷票方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的一种基于用户行为监控的防刷票装置的结构示意图；

图3是本发明实施例提供的提示信息输出模块的结构示意图；

图4是本发明实施例提供的提示信息输出模块的另一种结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本发明实施例提供的基于用户行为监控的防刷票方法可以应用于驾考终端应用中举办的例如王牌教练争霸赛等投票活动的应用场景。

在本发明实施例中，基于用户行为监控的防刷票装置可以是智能手机、平板电脑等终端设备。

下面将结合附图1，对本发明实施例提供的基于用户行为监控的防刷票方法进行详细介绍。

请参见图1，为本发明实施例提供了一种基于用户行为监控的防刷票方法的流程示意图。如图1所示，本发明实施例的所述方法可以包括以下步骤S101-步骤S103。

S101，获取用户在投票页面上的行为数据。

具体的，上述装置可以获取用户在投票页面上的行为数据，可以理解的是，上述行为数据可以包括在投票页面中的停留时间、页面滚动以及页面显示到投票按钮点击的时间间隔等。需要说明的是，上述装置可以通过特定的统计方式统计上述行为数据，并上报至数据分析处理端(可以是本端的数据处理模块或者数据处理服务器)，可选的，在上报数据前，上述装置可以对行为数据进行加密处理。

S102，基于行为识别模型识别行为数据对应的投票行为是否为针对目标被投对象的首次投票行为。

可以理解的是，上述装置可以事先获取用户在投票页面中进行首次投票和非首次投票时的训练行为数据，然后基于训练行为数据训练行为识别模型，上述识别模型可以是深度神经网络模型或者其他机器学习模型。需要说明的是，首次投票和非首次投票时的行为数据存在操作熟练程度或者浏览时间长短等的差别，例如，首次投票时会上下滚动页面仔细浏览投票活动的内容，在投票页面的停留时间较长，页面滚动频繁，从打开投票页面到点击投票按钮进行投票的时间间隔较长，非首次投票时，可能直接点开页面中的投票按钮进行投票，可以明显的区分首次和非首次投票中的操作行为。

具体的，上述装置可以基于行为识别模型识别行为数据对应的投票行为是否为针对目标被投对象的首次投票行为。

S103，当上述投票行为是非首次投票行为时，输入恶意刷票提示信息。

可以理解的是，当确定上述投票行为为非首次投票行为时，可以认为该行为的执行人员存在恶意刷票的嫌疑，可以输出恶意刷票提示信息，提示后台运维人员注意该用户存在恶意刷票行为，或者可以输出禁止投票的提示信息，提示该用户已被禁止投票。

为避免误识别，上述装置在识别出非首次投票行为时可以获取投票行为携带的指纹信息，进一步的，可以检测与目标被投对象对应的指纹数据集合中是否存在上述指纹信息，若存在则可以确定上述投票行为的执行者为非首次投票，可以输出恶意刷票提示信息。可以理解的是，指纹数据集合中的所有指纹信息对应同一被投对象。可选的，投票执行人员也可以在执行投票行为时输入其他可以唯一证明自身身份的身份标识，例如可以是用户UID，上述装置可以通过检测目标被投对象对应的指纹数据集合中是否存在上述身份标识，确定非首次投票。

需要说明的是，非首次投票只要符合投票活动规则中的投票频率也不能认为是恶意刷票，可选的，上述装置可以当在投票行为是非首次投票行为时，判断投票行为对应的投票频率是否满足预设投票频率，若满足则是正常投票，若不满足则存在恶意刷票的行为，可以输出恶意投票提示信息。例如，投票活动规定每天可投最多3次，则不超过三次的投票都是正常投票，大于3次的投票可以认为是恶意刷票。

在本发明实施例中，通过监控用户在投票页面的行为数据，识别用户是否为首次投票，有效的避免了同一用户对同一被投对象多次刷票，保证了投票活动的公正性，提高了用户的投票参与率。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机装置中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

下面将结合附图2-附图4，对本发明实施例提供的基于用户行为监控的防刷票装置进行详细介绍。需要说明的是，附图2-附图4所示的基于用户行为监控的防刷票装置，用于执行本发明图1所示实施例的方法，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明图1所示的实施例。

请参见图2，为本发明实施例提供了一种基于用户行为监控的防刷票装置的结构示意图。如图2所示，本发明实施例的防刷票装置10可以包括：行为数据获取模块101、投票行为识别模块102、提示信息输出模块103、训练数据获取模块104、识别模型训练模块105和指纹信息获取模块106。其中，提示信息输出模块103如图3所示包括：指纹检测单元1031和刷票信息输出单元1032。如图4所示，提示信息输出模块103还可以包括：投票频率判断单元1033和提示信息输出单元1034。可以理解的是，刷票信息输出单元1032可以与提示信息输出单元1034是同一执行单元也可以是不同的执行单元。

行为数据获取模块101，用于获取用户在投票页面上的行为数据。

具体实现中，行为数据获取模块101可以获取用户在投票页面上的行为数据，可以理解的是，上述行为数据可以包括在投票页面中的停留时间、页面滚动以及页面显示到投票按钮点击的时间间隔等。需要说明的是，上述装置10可以通过特定的统计方式统计上述行为数据，并上报至数据分析处理端(可以是本端的数据处理模块或者数据处理服务器)，可选的，在上报数据前，上述装置10可以对行为数据进行加密处理。

投票行为识别模块102，用于基于行为识别模型识别行为数据对应的投票行为是否为针对目标被投对象的首次投票行为。

可以理解的是，训练数据获取模块104可以事先获取用户在投票页面中进行首次投票和非首次投票时的训练行为数据，识别模型训练模块105可以基于训练行为数据训练行为识别模型，上述识别模型可以是深度神经网络模型或者其他机器学习模型。需要说明的是，首次投票和非首次投票时的行为数据存在操作熟练程度或者浏览时间长短等的差别，例如，首次投票时会上下滚动页面仔细浏览投票活动的内容，在投票页面的停留时间较长，页面滚动频繁，从打开投票页面到点击投票按钮进行投票的时间间隔较长，非首次投票时，可能直接点开页面中的投票按钮进行投票，可以明显的区分首次和非首次投票中的操作行为。

具体实现中，投票行为识别模块102可以基于行为识别模型识别行为数据对应的投票行为是否为针对目标被投对象的首次投票行为。

提示信息输出模块103，用于当上述投票行为是非首次投票行为时，输入恶意刷票提示信息。

可以理解的是，当投票行为识别模块102确定上述投票行为为非首次投票行为时，可以认为该行为的执行人员存在恶意刷票的嫌疑，提示信息输出模块103可以输出恶意刷票提示信息，提示后台运维人员注意该用户存在恶意刷票行为，或者可以输出禁止投票的提示信息，提示该用户已被禁止投票。

为避免误识别，上述装置10在识别出非首次投票行为时，指纹信息获取模块106可以获取投票行为携带的指纹信息，进一步的，指纹检测单元1031可以检测与目标被投对象对应的指纹数据集合中是否存在上述指纹信息，若存在则可以确定上述投票行为的执行者为非首次投票，刷票信息输出单元1032可以输出恶意刷票提示信息。可以理解的是，指纹数据集合中的所有指纹信息对应同一被投对象。可选的，投票执行人员也可以在执行投票行为时输入其他可以唯一证明自身身份的身份标识，例如可以是用户UID，上述装置10可以通过检测目标被投对象对应的指纹数据集合中是否存在上述身份标识，确定非首次投票。

需要说明的是，非首次投票只要符合投票活动规则中的投票频率也不能认为是恶意刷票，可选的，投票频率判断单元1033可以在投票行为是非首次投票行为时，判断投票行为对应的投票频率是否满足预设投票频率，若满足则是正常投票，若不满足则存在恶意刷票的行为，提示信息输出单元1034可以输出恶意投票提示信息。例如，投票活动规定每天可投最多3次，则不超过三次的投票都是正常投票，大于3次的投票可以认为是恶意刷票。

在本发明实施例中，通过监控用户在投票页面的行为数据，识别用户是否为首次投票，有效的避免了同一用户对同一被投对象多次刷票，保证了投票活动的公正性，提高了用户的投票参与率。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种基于用户行为监控的防刷票方法，其特征在于，包括：

获取用户在投票页面上的行为数据；

基于行为识别模型识别所述行为数据对应的投票行为是否为针对目标被投对象的首次投票行为；

当所述投票行为是非首次投票行为时，输入恶意刷票提示信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取用户在投票页面中进行首次投票和非首次投票时的训练行为数据；

基于所述训练行为数据训练行为识别模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述行为数据包括在所述投票页面中的停留时间、页面滚动以及页面显示到投票按钮点击的时间间隔。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述投票行为携带的指纹信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当所述投票行为是非首次投票行为时，输入恶意数票提示信息，包括：

当确定所述投票行为是非首次投票行为时，检测与所述目标被投对象对应的指纹数据集合中是否存在所述指纹信息；

当所述检测的结果为是时，输入恶意刷票提示信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：

所述指纹数据集合中的所有指纹信息对应同一被投对象。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当所述投票行为是非首次投票行为时，输入恶意数票提示信息，包括：

当所述投票行为是非首次投票行为时，判断所述投票行为对应的投票频率是否满足预设投票频率；

当所述判断的结果为否时，输出恶意刷票提示信息。

8.一种基于用户行为监控的防刷票装置，其特征在于，包括：

行为数据获取模块，用于获取用户在投票页面上的行为数据；

投票行为识别模块，用于基于行为识别模型识别所述行为数据对应的投票行为是否为针对目标被投对象的首次投票行为；

提示信息输出模块，用于当所述投票行为是非首次投票行为时，输入恶意刷票提示信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

训练数据获取模块，用于获取用户在投票页面中进行首次投票和非首次投票时的训练行为数据；

识别模型训练模块，用于基于所述训练行为数据训练行为识别模型。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于：

所述行为数据包括在所述投票页面中的停留时间、页面滚动以及页面显示到投票按钮点击的时间间隔。