CN110969333A - 用户行为数据的处理方法和装置 - Google Patents
用户行为数据的处理方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110969333A CN110969333A CN201811163340.0A CN201811163340A CN110969333A CN 110969333 A CN110969333 A CN 110969333A CN 201811163340 A CN201811163340 A CN 201811163340A CN 110969333 A CN110969333 A CN 110969333A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- behavior
- target object
- determining
- target
- dishonest
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 13
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 46
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 30
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 311
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 5
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 claims 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 12
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/18—Legal services
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Technology Law (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请公开了一种用户行为数据的处理方法和装置。该方法包括：查找目标对象在历史事件内的行为数据；依据行为数据确定目标对象的诚信值；根据诚信值对目标对象的当下行为进行评估。通过本申请，解决了相关技术中法官无法得知当事人的诚实可信度时，容易做出不正确的决定的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种用户行为数据的处理方法和装置。
背景技术
在社会各方面的发展迅速的形势下，社会中的经济矛盾和冲突日益增多，民众的法律意识和权利意识不断增强，很多社会主体的经济、民事纠纷案件都送入法院，民事案件的数量逐渐增加，案件的种类也逐渐增多，从案件类型看，除了传统的婚姻家庭、债权债务、经济赔偿等民事案件以外，新的保险、金融、知识产权、商标专利、著作权方面的商事案件不断增多，法院审判的压力越来越大。
同时，法官在审判案件时常常会遇到当事人不诚实的情况，进而导致法官无法做出正确的决定，同时这种情况也不利于案件后续的审理。
针对相关技术中，法官无法得知当事人的诚实可信度时，容易做出不正确的决定的技术问题，当下尚未得到解决方法。
发明内容
本申请提供一种用户行为数据的处理方法和装置，以解决相关技术中法官无法得知当事人的诚实可信度时，容易做出不正确的决定的技术问题。
根据本申请的一个方面，提供了一种用户行为数据的处理方法。该方法包括：查找目标对象在历史事件内的行为数据；依据所述行为数据确定所述目标对象的诚信值；根据所述诚信值对所述目标对象的当下行为进行评估。
进一步地，依据所述行为数据确定所述目标对象的诚信值包括：在所述行为数据中记载有目标行为的情况下，依据所述目标行为确定所述目标对象的诚信值，其中，所述目标行为是与所述目标对象的诚信值有关的行为；在所述行为数据中未记载有目标行为的情况下，确定所述目标对象的诚信值为预设初始值。
进一步地，依据所述目标行为确定所述目标对象的诚信值包括：判断所述目标行为中是否包含有不诚信行为；在所述目标行为中仅包含有诚信行为的情况下，确定所述目标对象的诚信值为预设初始值；在所述目标行为中包含有不诚信行为的情况下，依据所述目标行为包含的不诚信行为，确定所述目标对象的诚信值。
进一步地，依据所述目标行为包含的不诚信行为，确定所述目标对象的诚信值包括：确定所述目标对象对应的每个不诚信行为的目标分值；依据每个所述不诚信行为对应的目标分值，确定所述目标对象的诚信值。
进一步地，依据每个所述不诚信行为对应的目标分值，确定所述目标对象的诚信值包括：确定所述目标对象对应的每个不诚信行为与当下时间之间的时间差；依据每个所述不诚信行为对应的时间差，对每个所述不诚信行为对应的目标分值进行调整，得到每个所述不诚信行为对应的第一分值；依据每个所述不诚信行为对应的第一分值，确定所述目标对象的诚信值。
进一步地，依据每个所述不诚信行为对应的目标分值，确定所述目标对象的诚信值包括：确定每个所述不诚信行为对应的历史事件；依据每个所述历史事件对应的不诚信行为的数量，确定每个所述历史事件对应的第二分值；依据每个所述不诚信行为对应的目标分值和每个所述历史事件对应的第二分值，确定所述目标对象的诚信值。
进一步地，在依据所述行为数据确定所述目标对象的诚信值之后，所述方法还包括：在所述目标对象的诚信值超过第一阈值的情况下，发送一级提示信息；在所述目标对象的诚信值超过第二阈值的情况下，发送二级提示信息，其中，所述二级提示信息的提示级别高于所述一级提示信息的提示级别。
根据本申请的另一方面，提供了一种用户行为数据的处理装置。该装置包括：查找单元，用于查找目标对象在历史事件内的行为数据；确定单元，用于依据所述行为数据确定所述目标对象的诚信值；评估单元，用于根据所述诚信值对所述目标对象的当下行为进行评估。
根据本申请的另一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述任意一项所述的用户行为数据的处理方法。
根据本申请的另一方面，提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的用户行为数据的处理方法。
通过本申请，采用以下步骤：查找目标对象在历史事件内的行为数据；依据所述行为数据确定所述目标对象的诚信值；根据所述诚信值对所述目标对象的当下行为进行评估，解决了相关技术中法官无法得知当事人的诚实可信度时，容易做出不正确的决定的技术问题。
也即，通过获取目标对象在历史事件内的行为数据，并依据这些行为数据确定目标对象的可信度(诚信值)，进而对目标对象的当下行为进行合理的评估，达到了帮助司法组织在立案和办案的过程中可以参考目标对象的可信值(诚信值)，进而帮助司法组织做出正确的审理决策。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例提供的用户行为数据的处理方法的流程图；以及
图2是根据本申请实施例提供的用户行为数据的处理装置的示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为了便于描述，以下对本申请实施例涉及的部分名词或术语进行说明：
不诚信：一是指为人处事不诚实和不信守承诺。
当事人：是由于实体法上的权益发生纠纷，或与特定的法律事实有直接关系而进入诉讼，并受法院裁判拘束的人。
根据本申请的实施例，提供了一种用户行为数据的处理方法。
图1是根据本申请实施例的用户行为数据的处理方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S102，查找目标对象在历史事件内的行为数据。
步骤S104，依据行为数据确定目标对象的诚信值。
步骤S106，根据诚信值对目标对象的当下行为进行评估。
本申请实施例提供的用户行为数据的处理方法，通过查找目标对象在历史事件内的行为数据；依据行为数据确定目标对象的诚信值；根据诚信值对目标对象的当下行为进行评估，解决了相关技术中法官无法得知当事人的诚实可信度时，容易做出不正确的决定的技术问题。
也即，通过获取目标对象在历史事件内的行为数据，并依据这些行为数据确定目标对象的可信度(诚信值)，进而对目标对象的当下行为进行合理的评估，达到了帮助司法组织在立案和办案的过程中可以参考目标对象的可信值(诚信值)，进而帮助司法组织做出正确的审理决策。
在一个可选的示例中，目标对象可以是由于实体法上的权益发生纠纷，或与特定的法律事实有直接关系而进入诉讼，并受法院裁判拘束的当事人。进一步地，目标对象在历史事件内的行为数据可以为当事人在其参与的历史案件中的行为数据，优选为不诚信行为的数据。
举例说明，目标对象的行为数据可以包括：不实、矛盾的陈述；用虚假身份应诉；伪造、编造证据；隐瞒、编造对方当事人送达地址；隐瞒真实诉讼意图；恶意串通；滥用程序等。
为了便于获取目标对象在历史事件内的行为数据，在另一个可选的示例中，从诚信记录库中查找目标对象在历史事件内的行为数据，其中，诚信记录库中存储的行为数据中记载有多条与目标对象的诚信值有关的目标行为，且每条目标行为均关联有其对应案件的ID、其对应的当事人ID、不诚信类型、不诚信详情、发生不诚信行为的时间等数据。
其中，在查找目标对象在历史事件内的行为数据时，可以通过目标对象的ID进行查询。
进一步地，在本申请实施例提供的用户行为数据的处理方法中，在依据行为数据确定目标对象的诚信值时，可以具体执行以下步骤：步骤S1042，在行为数据中记载有目标行为的情况下，依据目标行为确定目标对象的诚信值，其中，目标行为是与目标对象的诚信值有关的行为；步骤S1044，在行为数据中未记载有目标行为的情况下，确定目标对象的诚信值为预设初始值。
也即，目标对象在历史事件内存在与目标对象的诚信值有关的目标行为和不存在与目标对象的诚信值有关的目标行为的两种可能性，其中，在目标对象在历史事件内存在目标行为时，则依据该目标对象在历史事件内存在的目标行为确定该目标对象是否可信，即依据与目标对象的诚信值有关的目标行为确定该目标对象的诚信值；在目标对象在历史事件内不存在与目标对象的诚信值有关的目标行为时，则认为目前为止该目标对象是具有一定可信度的，即确定目标对象的诚信值为预设初始值。其中，预设初始值可以为0。
进一步地，在本申请实施例提供的用户行为数据的处理方法中，在依据目标行为确定目标对象的诚信值时，可以具体执行以下步骤：步骤S1046，判断目标行为中是否包含有不诚信行为；步骤S1047，在目标行为中仅包含有诚信行为的情况下，确定目标对象的诚信值为预设初始值；步骤S1048，在目标行为中包含有不诚信行为的情况下，依据目标行为包含的不诚信行为，确定目标对象的诚信值。
也即，目标对象在历史事件内存在与诚信行为和不诚信行为的两种可能性，其中，在目标对象在历史事件内存在不诚信行为时，则依据该目标对象在历史事件内存在的不诚信行为确定该目标对象是否可信，即依据不诚信行为确定该目标对象的诚信值，在目标对象在历史事件内仅存在诚信行为时，则认为目前为止该目标对象是具有一定可信度的，即确定目标对象的诚信值为预设初始值。其中，预设初始值可以为0。
此后，在依据不诚信行为确定目标对象的诚信值时，可以具体执行以下步骤：步骤S1048a，确定目标对象对应的每个不诚信行为的目标分值；步骤S1048b，依据每个不诚信行为对应的目标分值，确定目标对象的诚信值。
在上述步骤S1048a可以依据以下表格1进行确定：
表格1，不诚信行为及其对应的目标分值
| 序号 | 不诚信行为 | 分值 |
| 1 | 不实、矛盾陈述 | 1 |
| 2 | 用虚假身份应诉 | 3 |
| 3 | 伪造、变造证据 | 3 |
| 4 | 隐瞒、编造对方当事人送达地址 | 2 |
| 5 | 隐瞒真实诉讼意图 | 2 |
| 6 | 恶意串通 | 1 |
| 7 | 滥用程序 | 1 |
| 8 | 其他 | 1 |
针对上述步骤S1048b(依据每个不诚信行为对应的目标分值，确定目标对象的诚信值)，还包括以下三种执行方式，具体如下：
其一，依据每个不诚信行为对应的目标分值，确定目标对象的诚信值包括：确定目标对象对应的每个不诚信行为与当下时间之间的时间差；依据每个不诚信行为对应的时间差，对每个不诚信行为对应的目标分值进行调整，得到每个不诚信行为对应的第一分值；依据每个不诚信行为对应的第一分值，确定目标对象的诚信值。
举例说明：当不诚信行为距当前时间的时间差T≥3年时，系数为0.2，当不诚信行为距当前时间的时间差＜3年，且该时间差≥1年时，系数为0.3，当不诚信行为距当前时间的时间差＜1年时，系数为0.5。
假如当事人在距当前时间1年内，在某个历史案件中隐瞒、编造对方当事人送达地址，且在距当前时间8年时，在某个历史案件中伪造、变造证据。
此时，与该当事人对应的隐瞒、编造对方当事人送达地址的不诚信行为匹配的第一分值为：2×0.5＝1，与该当事人对应的伪造、变造证据的不诚信行为匹配的第一分值为：3×0.2＝0.6，综上，该当事人对应的诚信值为1.6。
其二，依据每个不诚信行为对应的目标分值，确定目标对象的诚信值包括：确定每个不诚信行为对应的历史事件；依据每个历史事件对应的不诚信行为的数量，确定每个历史事件对应的第二分值；依据每个不诚信行为对应的目标分值和每个历史事件对应的第二分值，确定目标对象的诚信值。
举例说明：在同一个历史案件审理时，该当事人对应一次不诚信行为，则该案件对应的第二分值为0；同理，在同一个历史案件审理时，该当事人对应2到3次不诚信行为，则该案件对应的第二分值为0.3；同理，在同一个历史案件审理时，该当事人对应3次以上不诚信行为时，则该案件对应的第二分值为0.5。
假如当事人在一年内有3条不实、矛盾陈述的不诚信行为记录，其中，案件1对应一条，案件2对应两条，则该当事人的诚信值为1+1+1+(0+0.3)＝3.3。
其三，依据每个不诚信行为对应的目标分值，确定目标对象的诚信值包括：确定目标对象对应的每个不诚信行为与当下时间之间的时间差；依据每个不诚信行为对应的时间差，对每个不诚信行为对应的目标分值进行调整，得到每个不诚信行为对应的第一分值；确定每个不诚信行为对应的历史事件；依据每个历史事件对应的不诚信行为的数量，确定每个历史事件对应的第二分值；依据每个不诚信行为对应的第一分值和每个历史事件对应的第二分值，确定目标对象的诚信值。
举例说明：假如当事人在一年内有3条不实、矛盾陈述的不诚信行为记录，其中，案件1对应一条，案件2对应两条，则该当事人的诚信值：1×0.5+1×0.5+1×0.5+1*0+1*0.3＝1.8.
需要说明的是：上述所有计算方式可以引用权重值的概念，具体而言，任意不诚信行为均对应一个预设分值，例如10，且任意不诚信行为也均对应一个权重值，依据不诚信行为对应的预设分值和权重值，即可确定该不诚信行为对应的目标分值，具体参见如下表格2：
表格2，不诚信行为及其对应的预设分值和权重值
| 序号 | 不诚信行为类别 | 分值 | 权重 |
| 1 | 不实、矛盾陈述 | 10 | 0.1 |
| 2 | 用虚假身份应诉 | 10 | 0.3 |
| 3 | 伪造、变造证据 | 10 | 0.3 |
| 4 | 隐瞒、编造对方当事人送达地址 | 10 | 0.2 |
| 5 | 隐瞒真实诉讼意图 | 10 | 0.2 |
| 6 | 恶意串通 | 10 | 0.1 |
| 7 | 滥用程序 | 10 | 0.1 |
| 8 | 其他 | 10 | 0.1 |
同理，任意历史案件均对应一个预设分值，且与同一历史案件对应的不诚信行为的数量也均匹配一个权重值。依据某历史案件对应的预设分值和该历史案件对应的不诚信行为数据匹配的权重值，即可确定该历史案件对应的第二分值。
此外，还需要说明的是：在目标对象的诚信值超过某阈值时，则视该目标对象的诚信值为该阈值，例如，当目标对象的诚信值为15时，并超过阈值10，则视该目标对象的诚信值为10。
可选地，在本申请实施例提供的用户行为数据的处理方法中，在依据行为数据确定目标对象的诚信值之后，方法还包括：在目标对象的诚信值超过第一阈值的情况下，发送一级提示信息；在目标对象的诚信值超过第二阈值的情况下，发送二级提示信息，其中，二级提示信息的提示级别高于一级提示信息的提示级别。
也即，依据目标对象的诚信值，选择性发送不同提示级别的提示信息，进而令司法组织在立案和办案的过程中可以参考目标对象的可信值(诚信值)，做出正确的审理决策。
最后，根据诚信值对目标对象的当下行为进行评估可以为：在确定目标对象的当下行为之后，依据该目标对象的诚信值确定该当下行为的可信度。
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系统中执行，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。
本申请实施例还提供了一种用户行为数据的处理装置，需要说明的是，本申请实施例的用户行为数据的处理装置可以用于执行本申请实施例所提供的用于用户行为数据的处理方法。以下对本申请实施例提供的用户行为数据的处理装置进行介绍。
图2是根据本申请实施例的用户行为数据的处理装置的示意图。如图2所示，该装置包括：查找单元21、确定单元23和评估单元25。
查找单元21，用于查找目标对象在历史事件内的行为数据；
确定单元23，用于依据行为数据确定目标对象的诚信值；
评估单元25，用于根据诚信值对目标对象的当下行为进行评估。
可选地，在本申请实施例提供的用户行为数据的处理装置中，
可选地，在本申请实施例提供的用户行为数据的处理装置中，确定单元23包括：第一确定子单元，用于在行为数据中记载有目标行为的情况下，依据目标行为确定目标对象的诚信值，其中，目标行为是与目标对象的诚信值有关的行为；第二确定子单元，用于在行为数据中未记载有目标行为的情况下，确定目标对象的诚信值为预设初始值。
可选地，在本申请实施例提供的用户行为数据的处理装置中，第一确定子单元包括：判断子单元，用于判断目标行为中是否包含有不诚信行为；第三确定子单元，用于在目标行为中仅包含有诚信行为的情况下，确定目标对象的诚信值为预设初始值；第四确定子单元，用于在目标行为中包含有不诚信行为的情况下，依据目标行为包含的不诚信行为，确定目标对象的诚信值。
可选地，在本申请实施例提供的用户行为数据的处理装置中，第四确定子单元包括：第一确定模块，用于确定目标对象对应的每个不诚信行为的目标分值；第二确定模块，用于依据每个不诚信行为对应的目标分值，确定目标对象的诚信值。
可选地，在本申请实施例提供的用户行为数据的处理装置中，第二确定模块包括：第一确定子模块，用于确定目标对象对应的每个不诚信行为与当下时间之间的时间差；第二确定子模块，用于依据每个不诚信行为对应的时间差，对每个不诚信行为对应的目标分值进行调整，得到每个不诚信行为对应的第一分值；第三确定子模块，用于依据每个不诚信行为对应的第一分值，确定目标对象的诚信值。
可选地，在本申请实施例提供的用户行为数据的处理装置中，第二确定模块包括：第四确定子模块，用于确定每个不诚信行为对应的历史事件；第五确定子模块，用于依据每个历史事件对应的不诚信行为的数量，确定每个历史事件对应的第二分值；第六确定子模块，用于依据每个不诚信行为对应的目标分值和每个历史事件对应的第二分值，确定目标对象的诚信值。
可选地，在本申请实施例提供的用户行为数据的处理装置中，装置还包括：第一发送单元，用于在依据行为数据确定目标对象的诚信值之后，在目标对象的诚信值超过第一阈值的情况下，发送一级提示信息；第二发送单元，用于在目标对象的诚信值超过第二阈值的情况下，发送二级提示信息，其中，二级提示信息的提示级别高于一级提示信息的提示级别。
本申请实施例提供的用户行为数据的处理装置，通过查找单元21查找目标对象在历史事件内的行为数据；确定单元23依据行为数据确定目标对象的诚信值；评估单元25根据诚信值对目标对象的当下行为进行评估，解决了相关技术中法官无法得知当事人的诚实可信度时，容易做出不正确的决定的技术问题。
也即，通过获取目标对象在历史事件内的行为数据，并依据这些行为数据确定目标对象的可信度(诚信值)，进而对目标对象的当下行为进行合理的评估，达到了帮助司法组织在立案和办案的过程中可以参考目标对象的可信值(诚信值)，进而帮助司法组织做出正确的审理决策。
用户行为数据的处理装置包括处理器和存储器，上述查找单元21、确定单元23和评估单元25等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来帮助司法组织在立案和办案的过程中通过参考目标对象的可信值(诚信值)，做出正确的审理决策。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现用户行为数据的处理方法。
本发明实施例提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行用户行为数据的处理方法。
本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：查找目标对象在历史事件内的行为数据；依据行为数据确定目标对象的诚信值；根据诚信值对目标对象的当下行为进行评估。
进一步地，依据行为数据确定目标对象的诚信值包括：在行为数据中记载有目标行为的情况下，依据目标行为确定目标对象的诚信值，其中，目标行为是与目标对象的诚信值有关的行为；在行为数据中未记载有目标行为的情况下，确定目标对象的诚信值为预设初始值。
进一步地，依据目标行为确定目标对象的诚信值包括：判断目标行为中是否包含有不诚信行为；在目标行为中仅包含有诚信行为的情况下，确定目标对象的诚信值为预设初始值；在目标行为中包含有不诚信行为的情况下，依据目标行为包含的不诚信行为，确定目标对象的诚信值。
进一步地，依据目标行为包含的不诚信行为，确定目标对象的诚信值包括：确定目标对象对应的每个不诚信行为的目标分值；依据每个不诚信行为对应的目标分值，确定目标对象的诚信值。
进一步地，依据每个不诚信行为对应的目标分值，确定目标对象的诚信值包括：确定目标对象对应的每个不诚信行为与当下时间之间的时间差；依据每个不诚信行为对应的时间差，对每个不诚信行为对应的目标分值进行调整，得到每个不诚信行为对应的第一分值；依据每个不诚信行为对应的第一分值，确定目标对象的诚信值。
进一步地，依据每个不诚信行为对应的目标分值，确定目标对象的诚信值包括：确定每个不诚信行为对应的历史事件；依据每个历史事件对应的不诚信行为的数量，确定每个历史事件对应的第二分值；依据每个不诚信行为对应的目标分值和每个历史事件对应的第二分值，确定目标对象的诚信值。
进一步地，在依据行为数据确定目标对象的诚信值之后，方法还包括：在目标对象的诚信值超过第一阈值的情况下，发送一级提示信息；在目标对象的诚信值超过第二阈值的情况下，发送二级提示信息，其中，二级提示信息的提示级别高于一级提示信息的提示级别。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：查找目标对象在历史事件内的行为数据；依据行为数据确定目标对象的诚信值；根据诚信值对目标对象的当下行为进行评估。
进一步地，依据行为数据确定目标对象的诚信值包括：在行为数据中记载有目标行为的情况下，依据目标行为确定目标对象的诚信值，其中，目标行为是与目标对象的诚信值有关的行为；在行为数据中未记载有目标行为的情况下，确定目标对象的诚信值为预设初始值。
进一步地，依据目标行为确定目标对象的诚信值包括：判断目标行为中是否包含有不诚信行为；在目标行为中仅包含有诚信行为的情况下，确定目标对象的诚信值为预设初始值；在目标行为中包含有不诚信行为的情况下，依据目标行为包含的不诚信行为，确定目标对象的诚信值。
进一步地，依据目标行为包含的不诚信行为，确定目标对象的诚信值包括：确定目标对象对应的每个不诚信行为的目标分值；依据每个不诚信行为对应的目标分值，确定目标对象的诚信值。
进一步地，依据每个不诚信行为对应的目标分值，确定目标对象的诚信值包括：确定目标对象对应的每个不诚信行为与当下时间之间的时间差；依据每个不诚信行为对应的时间差，对每个不诚信行为对应的目标分值进行调整，得到每个不诚信行为对应的第一分值；依据每个不诚信行为对应的第一分值，确定目标对象的诚信值。
进一步地，依据每个不诚信行为对应的目标分值，确定目标对象的诚信值包括：确定每个不诚信行为对应的历史事件；依据每个历史事件对应的不诚信行为的数量，确定每个历史事件对应的第二分值；依据每个不诚信行为对应的目标分值和每个历史事件对应的第二分值，确定目标对象的诚信值。
进一步地，在依据行为数据确定目标对象的诚信值之后，方法还包括：在目标对象的诚信值超过第一阈值的情况下，发送一级提示信息；在目标对象的诚信值超过第二阈值的情况下，发送二级提示信息，其中，二级提示信息的提示级别高于一级提示信息的提示级别。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种用户行为数据的处理方法，其特征在于，包括：
查找目标对象在历史事件内的行为数据；
依据所述行为数据确定所述目标对象的诚信值；
根据所述诚信值对所述目标对象的当下行为进行评估。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述行为数据确定所述目标对象的诚信值包括：
在所述行为数据中记载有目标行为的情况下，依据所述目标行为确定所述目标对象的诚信值，其中，所述目标行为是与所述目标对象的诚信值有关的行为；
在所述行为数据中未记载有目标行为的情况下，确定所述目标对象的诚信值为预设初始值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，依据所述目标行为确定所述目标对象的诚信值包括：
判断所述目标行为中是否包含有不诚信行为；
在所述目标行为中仅包含有诚信行为的情况下，确定所述目标对象的诚信值为预设初始值；
在所述目标行为中包含有不诚信行为的情况下，依据所述目标行为包含的不诚信行为，确定所述目标对象的诚信值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依据所述目标行为包含的不诚信行为，确定所述目标对象的诚信值包括：
确定所述目标对象对应的每个不诚信行为的目标分值；
依据每个所述不诚信行为对应的目标分值，确定所述目标对象的诚信值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，依据每个所述不诚信行为对应的目标分值，确定所述目标对象的诚信值包括：
确定所述目标对象对应的每个不诚信行为与当下时间之间的时间差；
依据每个所述不诚信行为对应的时间差，对每个所述不诚信行为对应的目标分值进行调整，得到每个所述不诚信行为对应的第一分值；
依据每个所述不诚信行为对应的第一分值，确定所述目标对象的诚信值。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，依据每个所述不诚信行为对应的目标分值，确定所述目标对象的诚信值包括：
确定每个所述不诚信行为对应的历史事件；
依据每个所述历史事件对应的不诚信行为的数量，确定每个所述历史事件对应的第二分值；
依据每个所述不诚信行为对应的目标分值和每个所述历史事件对应的第二分值，确定所述目标对象的诚信值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在依据所述行为数据确定所述目标对象的诚信值之后，所述方法还包括：
在所述目标对象的诚信值超过第一阈值的情况下，发送一级提示信息；
在所述目标对象的诚信值超过第二阈值的情况下，发送二级提示信息，其中，所述二级提示信息的提示级别高于所述一级提示信息的提示级别。
8.一种用户行为数据的处理装置，其特征在于，包括：
查找单元，用于查找目标对象在历史事件内的行为数据；
确定单元，用于依据所述行为数据确定所述目标对象的诚信值；
评估单元，用于根据所述诚信值对所述目标对象的当下行为进行评估。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至6中任意一项所述的用户行为数据的处理方法。
10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的用户行为数据的处理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811163340.0A CN110969333A (zh) | 2018-09-30 | 2018-09-30 | 用户行为数据的处理方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811163340.0A CN110969333A (zh) | 2018-09-30 | 2018-09-30 | 用户行为数据的处理方法和装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110969333A true CN110969333A (zh) | 2020-04-07 |
Family
ID=70029548
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811163340.0A Pending CN110969333A (zh) | 2018-09-30 | 2018-09-30 | 用户行为数据的处理方法和装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110969333A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111709657A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-09-25 | 北京译泰教育科技有限公司 | 基于大数据技术的普通高中学生综合素质评价系统及方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7509265B1 (en) * | 2000-12-20 | 2009-03-24 | Guaranty Fund Management Services, Inc. | Method and apparatus for performing insurance insolvency operations |
| CN102663036A (zh) * | 2012-03-26 | 2012-09-12 | 卢德明 | 一种个人诚信预警级别分类查询方法 |
| US20160005112A1 (en) * | 2013-03-15 | 2016-01-07 | Moshe Rogosnitzky | Business Methods for Providing a Selective Research Funding Portal |
| CN105427033A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-03-23 | 广州西麦科技股份有限公司 | 一种基于大数据的个人诚信系统 |
| CN105787856A (zh) * | 2016-03-02 | 2016-07-20 | 中国民航大学 | 一种飞行员安全诚信评价方法 |
| CN106023014A (zh) * | 2016-05-17 | 2016-10-12 | 刘志欣 | 一种学生诚信信息服务端、系统及处理方法 |
-
2018
- 2018-09-30 CN CN201811163340.0A patent/CN110969333A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7509265B1 (en) * | 2000-12-20 | 2009-03-24 | Guaranty Fund Management Services, Inc. | Method and apparatus for performing insurance insolvency operations |
| CN102663036A (zh) * | 2012-03-26 | 2012-09-12 | 卢德明 | 一种个人诚信预警级别分类查询方法 |
| US20160005112A1 (en) * | 2013-03-15 | 2016-01-07 | Moshe Rogosnitzky | Business Methods for Providing a Selective Research Funding Portal |
| CN105427033A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-03-23 | 广州西麦科技股份有限公司 | 一种基于大数据的个人诚信系统 |
| CN105787856A (zh) * | 2016-03-02 | 2016-07-20 | 中国民航大学 | 一种飞行员安全诚信评价方法 |
| CN106023014A (zh) * | 2016-05-17 | 2016-10-12 | 刘志欣 | 一种学生诚信信息服务端、系统及处理方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 束景明 等: ""论个人诚信制度的建构与规制"", 《上海大学学报(社会科学版)》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111709657A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-09-25 | 北京译泰教育科技有限公司 | 基于大数据技术的普通高中学生综合素质评价系统及方法 |
| CN111709657B (zh) * | 2020-06-22 | 2024-02-09 | 北京译泰教育科技有限公司 | 基于大数据技术的普通高中学生综合素质评价系统及方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Marsden et al. | Platform values and democratic elections: How can the law regulate digital disinformation? | |
| Urban et al. | Notice and takedown in everyday practice | |
| Elkin-Koren | Fair use by design | |
| Citron et al. | The scored society: Due process for automated predictions | |
| Pasquale | Reforming the law of reputation | |
| TWI734466B (zh) | 針對隱私資料洩漏的風險評估方法及裝置 | |
| Purtova | Between the GDPR and the police directive: Navigating through the maze of information sharing in public–private partnerships | |
| CN110930578A (zh) | 一种基于区块链的投票方法及设备、介质 | |
| Powles | The case that won't be forgotten | |
| CN112417492A (zh) | 基于数据分类分级的服务提供方法 | |
| CN110263817B (zh) | 一种基于用户账号的风险等级划分方法及装置 | |
| CN110969333A (zh) | 用户行为数据的处理方法和装置 | |
| CN110516918B (zh) | 一种风险识别方法和装置 | |
| CN109582834B (zh) | 数据风险预测方法及装置 | |
| CN111191007A (zh) | 一种基于区块链的文章关键词过滤方法及设备、介质 | |
| CN110990889A (zh) | 一种基于区块链公证婚前财产的方法、设备及介质 | |
| Margoni et al. | Algorithmic propagation: do property rights in data increase bias in content moderation?–Part II | |
| Reedy | Strategic leadership in digital evidence: What executives need to know | |
| De Santo et al. | Influence of users’ privacy risks literacy on the intention to install a mobile application | |
| Lynskey | Complete and Effective Data Protection | |
| CN112581326A (zh) | 甄别虚假诉讼的方法、装置、存储介质及设备 | |
| CN110163470B (zh) | 事件评估方法及装置 | |
| CN112668302A (zh) | 虚假诉讼的判断方法及装置 | |
| CN110955812B (zh) | 一种敏感案件识别方法及装置 | |
| Stone | Accountability and the design of an anticorruption agency in a parliamentary democracy |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200407 |