CN113554438A - 账号的识别方法、装置、电子设备及计算机可读介质 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及一种账号的识别方法、装置、电子设备及计算机可读介质，属于互联网技术领域。该方法包括：获取资源预获取账号与资源接收账号不同的资源转移记录，并根据资源转移记录生成账号关系数据表；根据账号关系数据表将资源预获取账号与资源接收账号划分为多个连通账号集合；根据连通账号集合中各个账号之间的连通关系确定每个连通账号集合中的待识别账号；从待识别账号中抽样得到样本账号，并利用样本账号训练得到目标账号识别模型；通过目标账号识别模型判断待识别账号是否为目标账号。本公开通过账号之间的连通关系选出最有可能被确定为目标账号的待识别账号，并以此训练目标账号识别模型，从而提高目标账号的识别效率。

Description

账号的识别方法、装置、电子设备及计算机可读介质
技术领域
本公开涉及互联网技术领域，具体而言，涉及一种账号的识别方法、账号的识别装置、电子设备及计算机可读介质。
背景技术
随着网络购物的普及，在购物过程中经常会出现例如在一个网络购物平台的店铺中提供另一个网络购物平台下单业务的代下单现象。这些网络购物平台中的店铺可能是通过一些非正常手段获得优惠券吸引其他平台的用户让其提供代下单服务，也可能是针对一些习惯使用其他平台的用户提供代下单服务，还有可能是针对不会网购的消费人群提供代客户下单服务等。
目前，提供代下单服务的用户人群没有专门的风控系统进行识别，有可能会导致一系列售后问题，并且影响网络购物平台的用户体验，而由人工进行代下单账号识别的效率很低。因此，需要一种账号的识别方法解决上述问题，提高代下单账号识别的效率。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种账号的识别方法、账号的识别装置、电子设备及计算机可读介质，进而至少在一定程度上提高目标账号识别的效率。
根据本公开的第一个方面，提供一种账号的识别方法，包括：
通过账号处理服务器获取资源预获取账号与资源接收账号不同的资源转移记录，并根据所述资源转移记录生成账号关系数据表；
根据所述账号关系数据表将所述资源转移记录中的资源预获取账号与资源接收账号划分为多个连通账号集合；
根据所述连通账号集合中各个账号之间的连通关系确定每个所述连通账号集合中的待识别账号，并将所述待识别账号发送至模型训练服务器；
通过所述模型训练服务器从所述待识别账号中抽样得到样本账号，并利用所述样本账号训练得到目标账号识别模型；
通过所述目标账号识别模型判断所述待识别账号是否为目标账号。
在本公开的一种示例性实施例中，所述通过账号处理服务器获取资源预获取账号与资源接收账号不同的资源转移记录，并根据所述资源转移记录生成账号关系数据表，包括：
通过账号处理服务器获取所有资源转移记录中的账号数据，并判断所述资源转移记录中所述账号数据中的资源预获取账号和资源接收账号是否相同；
若所述资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号相同，则过滤掉所述资源转移记录的账号数据；
若所述资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号不同，则将所述资源转移记录的账号数据放入账号关系数据表。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述账号关系数据表将所述资源转移记录中的资源预获取账号与资源接收账号划分为多个连通账号集合，包括：
从所述账号关系数据表中获取所述资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号，并以每个资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号作为账号节点生成多组账号节点关系对；
分别将每组账号节点关系对中的一个账号节点作为顶点，另一个账号节点作为所述顶点对应的连接点，得到账号节点表；
将所述账号节点表中对应于相同顶点的连接点放入同一个集合中，作为所述顶点对应的邻接集合，并根据所述邻接集合生成节点邻接表；
根据所述节点邻接表中的各个邻接集合得到候选节点邻接表，并判断所述候选节点邻接表与所述节点邻接表是否相同；
若所述候选节点邻接表与所述节点邻接表不同，则将所述候选节点邻接表作为所述节点邻接表，并更新所述候选节点邻接表；
若所述候选节点邻接表与所述节点邻接表相同，则根据所述节点邻接表得到多个连通账号集合。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述节点邻接表中的各个邻接集合得到候选节点邻接表，包括：
将所述邻接集合中的各个账号节点分别作为顶点，并将所述账号节点所在的邻接集合作为所述顶点对应的邻接集合；
将对应于相同顶点的各个邻接集合取并集得到候选邻接集合，并根据所述候选邻接集合生成候选节点邻接表。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述连通账号集合中各个账号之间的连通关系确定每个所述连通账号集合中的待识别账号，包括：
通过所述账号关系数据表获取所述连通账号集合中的每一组资源预获取账号与资源接收账号之间的资源转移次数；
获取所述连通账号集合中的账号总数，以及所述连通账号集合中与所述资源预获取账号存在资源获取关系的连通账号数；
根据所述资源转移次数以及所述连通账号集合中的连通账号数和账号总数，得到所述资源预获取账号的紧密度；
根据所述连通账号集合中的所有资源预获取账号的紧密度，在每个所述连通账号集合中确定一个待识别账号。
在本公开的一种示例性实施例中，所述通过所述模型训练服务器从所述待识别账号中抽样得到样本账号，并利用所述样本账号训练得到目标账号识别模型，包括：
通过所述模型训练服务器将所述待识别账号按照所述紧密度进行排序，并根据排序结果将所有待识别账号分为多个待识别账号集合；
从每个待识别账号集合中抽取预设样本数的待识别账号作为样本账号，并判断所述样本账号是否为目标账号；
将所述样本账号中的目标账号添加第一标签，并将所述样本账号中的其余样本账号添加第二标签；
通过所述账号关系数据表获取所述样本账号的账号数据指标，并以所述样本账号的账号数据指标作为输入，以所述样本账号对应的标签作为输出，训练目标账号识别模型。
在本公开的一种示例性实施例中，所述以所述样本账号的账号数据指标作为输入，以所述样本账号对应的标签作为输出，训练目标账号识别模型，包括：
根据所述样本账号的账号数据指标得到多个模型训练数据集，并通过随机森林算法构造目标账号识别模型；
以所述多个模型训练数据集作为输入，以所述样本账号对应的标签作为输出，对所述随机森林算法构造的所述目标账号识别模型进行训练。
在本公开的一种示例性实施例中，所述通过所述目标账号识别模型判断所述待识别账号是否为目标账号，包括：
通过所述账号关系数据表获取所述待识别账号的账号数据指标，并将所述待识别账号的账号数据指标输入所述目标账号识别模型；
若所述目标账号识别模型的输出为所述第一标签，则判定所述待识别账号为目标账号。
根据本公开的第二方面，提供一种账号的识别装置，包括：
账号关系数据表生成模块，用于通过账号处理服务器获取资源预获取账号与资源接收账号不同的资源转移记录，并根据所述资源转移记录生成账号关系数据表；
连通账号集合划分模块，用于根据所述账号关系数据表将所述资源转移记录中的资源预获取账号与资源接收账号划分为多个连通账号集合；
待识别账号确定模块，用于根据所述连通账号集合中各个账号之间的连通关系确定每个所述连通账号集合中的待识别账号，并将所述待识别账号发送至模型训练服务器；
账号识别模型训练模块，用于通过所述模型训练服务器从所述待识别账号中抽样得到样本账号，并利用所述样本账号训练得到目标账号识别模型；
目标账号判断模块，用于通过所述目标账号识别模型判断所述待识别账号是否为目标账号。
根据本公开的第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的账号的识别方法。
根据本公开的第四方面，提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的账号的识别方法。
本公开示例性实施例可以具有以下有益效果：
本公开示例实施方式的账号的识别方法中，可以根据各个账号之间的连通关系确定多个待识别账号，通过从待识别账号抽取的一部分样本账号训练目标账号识别模型，并使用上述目标账号识别模型判断待识别账号中哪些是目标账号。本公开示例实施方式中的账号的识别方法，可以通过抽样得到的样本账号来训练账号识别模型，从而使用账号识别模型对多个订单中的账号进行识别，判断出其中的目标账号，提高了账号的识别效率，也大大减少了工作人员的工作量。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本公开示例实施方式的账号的识别方法的流程示意图；
图2示出了本公开示例实施方式的生成账号关系数据表的流程示意图；
图3示出了本公开示例实施方式的确定连通账号集合的流程示意图；
图4示意性示出了根据本公开的一个具体实施方式的获取用户关系边的示意图；
图5示意性示出了根据本公开的一个具体实施方式的获取节点邻接表的示意图；
图6示出了本公开示例实施方式的确定候选节点邻接表的流程示意图；
图7示意性示出了根据本公开的一个具体实施方式的获取节点类标签的示意图；
图8示意性示出了根据本公开的一个具体实施方式的节点类标签分布式并查集合并的示意图；
图9示出了本公开示例实施方式的确定待识别账号的流程示意图；
图10示出了本公开示例实施方式的训练目标账号识别模型的流程示意图；
图11示出了本公开示例实施方式的训练通过随机森林算法构造的目标账号识别模型的流程示意图；
图12示出了本公开示例实施方式的识别目标账号的流程示意图；
图13示出了根据本公开的一个具体实施例中账号的识别方法的完整框图；
图14示出了本公开示例实施方式的账号的识别装置的框图；
图15示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
本示例实施方式首先提供了一种账号的识别方法，可以用于在多个账号中识别出其中的代下单账号。参考图1所示，上述账号的识别方法可以包括以下步骤：
步骤S110.通过账号处理服务器获取资源预获取账号与资源接收账号不同的资源转移记录，并根据资源转移记录生成账号关系数据表。
本示例实施方式中，资源转移记录可以指购物过程中的订单记录，相对应地，资源预获取账号可以指用户下单时的下单账号，资源接收账号可以指用户收货时使用的收货账号。
订单处理服务器是用于从终端设备获取订单数据，并对订单数据进行处理的部分服务器，而终端设备指的是智能手机、电脑等能够在网络上对商品进行下单购物的电子设备。
下单账号可以指在网络购物平台上对某一商品下单的下单用户所使用的手机号，也可以包括登录账号等其他能用来确定下单用户的账号。收货账号可以指订单对应的收货用户的手机号，或其他能用来确定收货用户的账号。
本示例实施方式中，一个订单对应一个下单账号和一个收货账号，同一个订单的下单账号和收货账号可以是同一个账号，也可以是不同的账号。由于本示例实施方式用于对代下单账号进行识别时，在获取订单数据时，只需要获取下单账号与收货账号不同的订单，并根据订单数据生成账号关系数据表。其中，账号关系数据表中可以包括订单号、下单账号、收货账号、下单次数以及其他的一些下单数据指标。
步骤S120.根据账号关系数据表将资源转移记录中的资源预获取账号与资源接收账号划分为多个连通账号集合。
在无向图中，若从顶点u到顶点v有路径边，则称点u和v是连通的。如果无向图中任意一对顶点都是连通的，则称此图是连通图。用户连通群体即为任一对用户间存在代下单行为的用户集合，即连通账号集合。
通过账号关系数据表获取每个订单对应的下单账号和收货账号，并通过多个订单的下单账号和收货账号之间的关系，将用户账号划分为多个连通账号集合，每个连通账号集合中的各个账号之间都存在对应的购物关系。
步骤S130.根据连通账号集合中各个账号之间的连通关系确定每个连通账号集合中的待识别账号，并将待识别账号发送至模型训练服务器。
账号之间的连通关系可以通过一个账号与其他多个账号之间的紧密度来表示，待识别账号可以通过账号与其他账号之间的紧密度来确定。从每个连通账号集合中确定待识别账号，就是确定每个连通账号集合中紧密度最高的账号，也就是代下单概率最高的账号。
确定每个连通账号集合中的待识别账号后，将待识别账号发送至模型训练服务器，并通过待识别账号在模型训练服务器中训练目标账号识别模型。其中，模型训练服务器是用于处理训练数据，并根据训练数据训练目标账号识别模型的部分服务器。
步骤S140.通过模型训练服务器从待识别账号中抽样得到样本账号，并利用样本账号训练得到目标账号识别模型。
模型训练服务器在获取每个连通账号集合中的待识别账号之后，从这些待识别账号中抽取一部分作为样本账号，并判断这部分样本账号是否为目标账号。根据从账号关系数据表中获取的样本账号的账号数据指标，以及其是否为目标账号的判断结果，训练目标账号识别模型，该模型可以用于判断账号是否为目标账号，当上述目标账号为代下单账号时，目标账号识别模型就可以用于代下单账号的识别。
步骤S150.通过目标账号识别模型判断待识别账号是否为目标账号。
将待识别账号的账号数据指标输入训练好的目标账号识别模型，可以判断待识别账号是否为目标账号。
本公开示例实施方式的账号的识别方法中，可以根据各个账号之间的连通关系确定多个待识别账号，通过从待识别账号抽取的一部分样本账号训练目标账号识别模型，并使用上述目标账号识别模型判断待识别账号中哪些是目标账号。本公开示例实施方式中的账号的识别方法，可以通过抽样得到的样本账号来训练账号识别模型，从而对多个资源转移记录中的账号进行识别，判断出其中的目标账号，提高了账号的识别效率，也大大减少了工作人员的工作量。因此，通过上述方法，可以对多个订单的账号进行识别，判断出其中的代下单账号，进而识别出真实的消费群体。
下面，结合图2至图11对本示例实施方式的上述步骤进行更加详细的说明。
在步骤S110中，如图2所示，通过账号处理服务器获取资源预获取账号与资源接收账号不同的资源转移记录，并根据资源转移记录生成账号关系数据表，具体可以包括以下几个步骤：
步骤S210.通过账号处理服务器获取所有资源转移记录中的账号数据，并判断资源转移记录中账号数据中的资源预获取账号和资源接收账号是否相同。
订单处理服务器可以获取终端设备发送的所有资源转移记录中的账号数据，也就是所有订单的账号数据并存储在服务器的数据存储模块中，再从服务器的数据存储模块中获取账号数据并进行数据处理。一般来说，数据存储模块中可以包含订单号、下单用户手机号、收货用户手机号、下单次数以及订单中的一些其他数据信息。本示例实施方式中，可以获取一个月内订单的账号数据，也可以获取一个季度内订单的账号数据进行分析，不作具体限定。
步骤S220.若资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号相同，则过滤掉资源转移记录的账号数据。
判断资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号是否相同，就是判断一个订单的下单账号和收货账号是否为同一个账号，若相同，则不符合代下单的前提条件，则将对应订单的账号数据删除，以减轻计算的工作量。
步骤S230.若资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号不同，则将资源转移记录的账号数据放入账号关系数据表。
若订单的下单账号和收货账号不同，说明该订单有代下单的可能性，则将订单对应的账号数据放入账号关系数据表中。
生成账号关系数据表后，可以根据账号关系数据表中每个订单对应的下单账号与收货账号之间的关系，将账号分为多个连通账号集合，具体方法下面结合图3和图4进行说明。
在步骤S120中，如图3所示，根据账号关系数据表将资源转移记录中的资源预获取账号与资源接收账号划分为多个连通账号集合，具体可以包括以下几个步骤：
步骤S310.从账号关系数据表中获取资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号，并以每个资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号作为账号节点生成多组账号节点关系对。
本示例实施方式中，可以使用分布式并查集方法将各个账号分为多个连通账号集合，也可以通过其他方法获得多个连通账号集合，本示例实施方式不作具体限制，仅以分布式并查集方法为例进行说明。
分布式并查集方法是通过合并具有连通关系的节点对获得连通图的方法。本示例实施方式中，分布式并查集方法是通过MapReduce(映射与归约)分布式操作，使用标签函数把具有连通关系的账号节点进行标签赋值，然后根据判断条件迭代进行节点类标签数据分块合并操作，直到各节点的类标签不再变化为止。
使用分布式并查集方法将账号节点分为多个连通账号集合，首先，需要基于账号关系数据表获得账号节点关系对，并将账号节点关系对按顺序进行排列，例如，可以使手机号数值小的账号在前进行处理。如图4所示，从账号关系数据表中获取订单用户表401，订单用户表401中包括了每个订单对应的下单用户和收货用户的账号，由于订单G的下单用户和收货用户相同，因此将订单G的数据剔除，不予考虑。获取订单用户表401后，根据表中每个订单对应的下单用户和收货用户的账号，生成多组账号节点关系对，即图4中的用户关系边表402，并将表格中的账号节点关系对按照手机号数值大小进行排列。
步骤S320.分别将每组账号节点关系对中的一个账号节点作为顶点，另一个账号节点作为顶点对应的连接点，得到账号节点表。
将账号节点关系对中的一个账号节点作为顶点，另一个账号节点作为顶点对应的连接点依次展开，得到各账号节点的账号节点表，如图5中的账号节点表501所示。
步骤S330.将账号节点表中对应于相同顶点的连接点放入同一个集合中，作为顶点对应的邻接集合，并根据邻接集合生成节点邻接表。
如图5所示，根据账号节点表501得到节点邻接表502，可以通过将账号节点表501中对应于相同顶点的连接点，以及顶点本身放入同一个集合中，作为顶点对应的邻接集合，例如，手机2对应的连接点有手机1和手机3，则将顶点手机2以及连接点手机1和手机3放入手机2对应的邻接集合中，手机2对应的邻接集合即为{1,2,3}，以此类推。
步骤S340.根据节点邻接表中的各个邻接集合得到候选节点邻接表，并判断候选节点邻接表与节点邻接表是否相同。
将节点邻接表502作为初始化节点邻接表，并再次使用MapReduce分布式操作，构造标签函数F使各节点获得该节点的邻接表作为其类标签L得到候选节点邻接表，并判断候选节点邻接表与节点邻接表是否相同。
步骤S350.若候选节点邻接表与节点邻接表不同，则将候选节点邻接表作为节点邻接表，并更新候选节点邻接表。
如果候选节点邻接表与节点邻接表中至少有一个邻接集合不同，则以候选节点邻接表替代初始化节点邻接表，并再次更新候选节点邻接表，同时使迭代判断标志flag计数加1。其中，迭代判断标志flag在每次迭代开始时都重置为0，若候选节点邻接表与节点邻接表相同则保持不变，若候选节点邻接表与节点邻接表不同则计数加1。
步骤S360.若候选节点邻接表与节点邻接表相同，则根据节点邻接表得到多个连通账号集合。
如果候选节点邻接表与节点邻接表相同，即迭代判断标志flag等于0，则迭代结束，将本次迭代得到的节点邻接表作为最终的节点邻接表，并将最终的节点邻接表进行去重操作即可得到多个连通账号集合，获得用户间存在购物关系的用户连通群体。
在步骤S340中，如图6所示，根据节点邻接表中的各个邻接集合得到候选节点邻接表，具体可以包括以下几个步骤：
步骤S610.将邻接集合中的各个账号节点分别作为顶点，并将账号节点所在的邻接集合作为顶点对应的邻接集合。
遍历邻接集合中的各个账号节点并将其作为顶点，如图7所示，使用标签函数F从节点邻接表502中获取账号节点所在的邻接集合作为该节点的类标签，将节点邻接表502中的各个节点邻接集合依次展开，得到节点类标签集合701。
步骤S620.将对应于相同顶点的各个邻接集合取并集得到候选邻接集合，并根据候选邻接集合生成候选节点邻接表。
如图8所示，针对节点类标签集合701中的各个顶点，遍历节点类标签集合701中各个顶点及其对应的类标签。将具有相同顶点的的类标签进行合并操作，最终得到各个账号节点对应的候选邻接集合，并根据各个候选邻接集合生成候选节点邻接表801。
根据图3至图8中的方法得到多个连通账号集合之后，在接下来的步骤中，从每个连通账号集合中确定一个最有可能为目标账号的待识别账号，在代下单账号的识别中，就是确定一个代下单概率最高的账号。
紧密中心度算法可以用来挖掘网络中的关键节点，通过计算每一节点到所有其他可达节点的最短距离平均值的倒数，可以用来衡量从该节点传输到其他节点的距离长短(即紧密性)。
本示例实施方式中，可以通过紧密中心度算法确定每个连通账号集合中的待识别账号。具体方法如下：
在步骤S130中，如图9所示，根据连通账号集合中各个账号之间的连通关系确定每个连通账号集合中的待识别账号，具体可以包括以下几个步骤：
步骤S910.通过账号关系数据表获取连通账号集合中的每一组资源预获取账号与资源接收账号之间的资源转移次数。
资源预获取账号与资源接收账号之间的资源转移次数，即下单账号和收货账号之间的下单次数。基于上述步骤中得到的多个连通账号集合，以及账号关系数据表构造每个连通账号集合中的用户连通群体内用户关系有向图，下单用户a与收货用户b间存在出度关系，即收货关系，则获取下单用户a与收货用户b之间的下单次数。
步骤S920.获取连通账号集合中的账号总数，以及连通账号集合中与资源预获取账号存在资源获取关系的连通账号数。
本示例实施方式中，连通账号集合中的账号总数可以用N表示，与账号v存在收货关系的连通账号总数可以用R(v)表示。
步骤S930.根据资源转移次数以及连通账号集合中的连通账号数和账号总数，得到资源预获取账号的紧密度。
根据资源转移次数可以得到资源预获取账号的紧密度权重，即紧密度权重wout为下单次数的倒数。
通过d(v,u)表示用户v到用户u的最短距离为：
Figure BDA0002463978680000131
则用户v的紧密中心度C(v)可以表示为：
Figure BDA0002463978680000132
步骤S940.根据连通账号集合中的所有资源预获取账号的紧密度，在每个连通账号集合中确定一个待识别账号。
本示例实施方式中，可以以该连通账号集合中紧密中心度最大值Cmax(i)对应的用户i作为该集合中的待识别账号，即疑似代下单账号。
获取各个集合中的待识别账号后，可以根据待识别账号中抽取的样本账号训练目标账号识别模型，并使用该模型对所有待识别账号进行判断，得到其中的目标账号，也就是代下单账号。
在步骤S140中，如图10所示，通过模型训练服务器从待识别账号中抽样得到样本账号，并利用样本账号训练得到目标账号识别模型，具体可以包括以下几个步骤：
步骤S1010.通过模型训练服务器将待识别账号按照紧密度进行排序，并根据排序结果将所有待识别账号分为多个待识别账号集合。
通过模型训练服务器对所有待识别账号按照紧密中心度的大小进行排序，并按照紧密中心度得值进行分段，将所有待识别账号分为多个待识别账号集合。
步骤S1020.从每个待识别账号集合中抽取预设样本数的待识别账号作为样本账号，并判断样本账号是否为目标账号。
通过分层抽样从每个待识别账号集合中选取预设样本数的待识别账号作为样本账号，并判断这些样本账号是否为目标账号。具体判断的方法可以通过对这些样本账号对应的下单用户进行外呼，以判断该样本账号是否是代下单账号，也可以通过其他方法对样本账号进行判断，本示例实施方式中不作具体限制。
步骤S1030.将样本账号中的目标账号添加第一标签，并将样本账号中的其余样本账号添加第二标签。
对样本账号进行判断后，对其中的目标账号添加第一标签，并将其余的样本账号添加第二标签，以供模型训练时使用。
步骤S1040.通过账号关系数据表获取样本账号的账号数据指标，并以样本账号的账号数据指标作为输入，以样本账号对应的标签作为输出，训练目标账号识别模型。
基于账号关系数据表获取所有样本账号的账号数据指标，包括下单地址数、优惠卷使用数、非注册用户比例、订单数、商品品类数、下单时间等指标，关联这些账号数据指标，构造模型数据集以进一步学习目标账号识别模型。
在步骤S1040中，如图11所示，以样本账号的账号数据指标作为输入，以样本账号对应的标签作为输出，训练目标账号识别模型，具体可以包括以下几个步骤：
步骤S1110.根据样本账号的账号数据指标得到多个模型训练数据集，并通过随机森林算法构造目标账号识别模型。
随机森林算法是通过从数据集样本中随机且有放回地采样N个训练样本，且每次只考虑M个随机指标特征对数据进行划分。随机森林算法一共进行T轮采样，得到T个训练集，分别独立训练T个决策树，每个决策树输出该决策树的分类结果，并对T个决策树的分类结果进行投票得到最终的分类结果。
获取样本账号的账号数据指标后，结合步骤S1030中对样本账号添加的标签，将其划分为对应的T个模型训练数据集，每个模型训练数据集，分别用于T个决策树的训练。
步骤S1120.以多个模型训练数据集作为输入，以样本账号对应的标签作为输出，对随机森林算法构造的目标账号识别模型进行训练。
对于模型中的每个决策树，分别以每个模型训练数据集中的样本账号的账号数据指标作为输入，以样本账号对应的标签作为输出，对该模型中的每个决策树进行独立训练，最后，通过对每个决策树输出的结果进行投票得到最终的结果作为模型的输出，以完成目标账号识别模型的训练。
在步骤S150中，如图12所示，通过目标账号识别模型判断待识别账号是否为目标账号，具体可以包括以下几个步骤：
步骤S1210.通过账号关系数据表获取待识别账号的账号数据指标，并将待识别账号的账号数据指标输入目标账号识别模型。
基于账号关系数据表获取所有待识别账号的账号数据指标，包括下单地址数、优惠卷使用数、非注册用户比例、订单数、商品品类数、下单时间等指标，并将每个账号对应的指标分别输入训练好的目标账号识别模型。
步骤S1220.若目标账号识别模型的输出为第一标签，则判定待识别账号为目标账号。
若将待识别账号对应的指标输入目标账号识别模型后，其输出的结果为第一标签，则判定待识别账号为目标账号；若输出的结果为第二标签，则判定待识别账号不是目标账号。将所有的待识别账号对应的指标分别输入目标账号识别模型，根据模型输出的结果可以将其中的目标账号识别出来，即识别出其中的代下单账号。
如图13所示是应用本公开的一个具体实施方式的完整框图，该框图中可以包括三个模块，每个模块中执行的具体步骤如下：
1.在数据模块1310中可以执行以下步骤：
步骤S1301.数据存储。
包含订单号、下单用户手机号、收件用户手机号等数据存储。
步骤S1302.数据处理。
分析用户间下单次数、剔除下单用户及收货用户为同一手机号的订单数据等；输出下单用户、收货用户、下单次数等用户关系数据表。
2.在用户连通群体识别模块1320中可以执行以下步骤：
步骤S1303.分布式并查集获取用户连通群体。
即通过分布式并查集的方法对账号进行分类以得到多个连通账号集合，具体方法已在前述实施例中做出说明，此处不再赘述。
3.在代下单用户识别模块1330中可以执行以下步骤：
步骤S1304.用户购物关系有向图。
根据多个连通账号集合以及账号关系数据表构造每个连通账号集合中的用户连通群体内用户关系有向图。
步骤S1305.紧密中心度疑似用户识别。
根据紧密中心度的大小，从每个连通账号集合中选出紧密中心度最大的用户作为该集合中的疑似用户。
步骤S1306.抽样客服外呼打标。
对所有疑似用户进行分层抽样，选出一部分样本账号进行客服外呼并添加标签。
步骤S1307.随机森林分类器构建。
通过随机森林算法构造代下单账号识别模型，并根据带有标签的样本账号的账号数据指标对该模型进行训练，训练之后即可通过该模型对代下单账号进行识别。
应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
进一步的，本公开还提供了一种账号的识别装置。参考图14所示，该账号的识别装置可以包括账号关系数据表生成模块1410、连通账号集合分类模块1420、待识别账号确定模块1430、账号识别模型训练模块1440以及目标账号判断模块1450。其中：
账号关系数据表生成模块1410可以用于通过账号处理服务器获取资源预获取账号与资源接收账号不同的资源转移记录，并根据资源转移记录生成账号关系数据表；
连通账号集合划分模块1420可以用于根据账号关系数据表将资源转移记录中的资源预获取账号与资源接收账号划分为多个连通账号集合；
待识别账号确定模块1430可以用于根据连通账号集合中各个账号之间的连通关系确定每个连通账号集合中的待识别账号，并将待识别账号发送至模型训练服务器；
账号识别模型训练模块1440可以用于通过模型训练服务器从待识别账号中抽样得到样本账号，并利用样本账号训练得到目标账号识别模型；
目标账号判断模块1450可以用于通过目标账号识别模型判断待识别账号是否为目标账号。
在本公开的一些示例性实施例中，账号关系数据表生成模块1410可以包括账号判断单元、账号过滤单元以及数据表生成单元。其中：
账号判断单元可以用于通过账号处理服务器获取所有资源转移记录中的账号数据，并判断资源转移记录中账号数据中的资源预获取账号和资源接收账号是否相同；
账号过滤单元可以用于若资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号相同，则过滤掉资源转移记录的账号数据；
数据表生成单元可以用于若资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号不同，则将资源转移记录的账号数据放入账号关系数据表。
在本公开的一些示例性实施例中，连通账号集合划分模块1420可以包括节点关系对生成单元、账号节点表生成单元、节点邻接表生成单元、节点邻接表判断单元、节点邻接表更新单元以及连通账号集合确定单元。
其中：
节点关系对生成单元可以用于从账号关系数据表中获取资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号，并以每个资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号作为账号节点生成多组账号节点关系对；
账号节点表生成单元可以用于分别将每组账号节点关系对中的一个账号节点作为顶点，另一个账号节点作为顶点对应的连接点，得到账号节点表；
节点邻接表生成单元可以用于将账号节点表中对应于相同顶点的连接点放入同一个集合中，作为顶点对应的邻接集合，并根据邻接集合生成节点邻接表；
节点邻接表判断单元可以用于根据节点邻接表中的各个邻接集合得到候选节点邻接表，并判断候选节点邻接表与节点邻接表是否相同；
节点邻接表更新单元可以用于若候选节点邻接表与节点邻接表不同，则将候选节点邻接表作为节点邻接表，并更新候选节点邻接表；
连通账号集合确定单元可以用于若候选节点邻接表与节点邻接表相同，则根据节点邻接表得到多个连通账号集合。
在本公开的一些示例性实施例中，节点邻接表判断单元可以包括邻接集合展开单元以及候选邻接表生成单元。其中：
邻接集合展开单元可以用于将邻接集合中的各个账号节点分别作为顶点，并将账号节点所在的邻接集合作为顶点对应的邻接集合；
候选邻接表生成单元可以用于将对应于相同顶点的各个邻接集合取并集得到候选邻接集合，并根据候选邻接集合生成候选节点邻接表。
在本公开的一些示例性实施例中，待识别账号确定模块1430可以包括紧密度权重确定单元、紧密度参数获取单元、紧密度计算单元以及待识别账号确定单元。其中：
紧密度权重确定单元可以用于通过账号关系数据表获取连通账号集合中的每一组资源预获取账号与资源接收账号之间的资源转移次数；
紧密度参数获取单元可以用于获取连通账号集合中的账号总数，以及连通账号集合中与资源预获取账号存在资源获取关系的连通账号数；
紧密度计算单元可以用于根据资源转移次数以及连通账号集合中的连通账号数和账号总数，得到资源预获取账号的紧密度；
待识别账号确定单元可以用于根据连通账号集合中的所有资源预获取账号的紧密度，在每个连通账号集合中确定一个待识别账号。
在本公开的一些示例性实施例中，账号识别模型训练模块1440可以包括账号集合分配单元、目标账号判断单元、账号标签添加单元以及识别模型训练单元。其中：
账号集合分配单元可以用于通过模型训练服务器将待识别账号按照紧密度进行排序，并根据排序结果将所有待识别账号分为多个待识别账号集合；
目标账号判断单元可以用于从每个待识别账号集合中抽取预设样本数的待识别账号作为样本账号，并判断样本账号是否为目标账号；
账号标签添加单元可以用于将样本账号中的目标账号添加第一标签，并将样本账号中的其余样本账号添加第二标签；
识别模型训练单元可以用于通过账号关系数据表获取样本账号的账号数据指标，并以样本账号的账号数据指标作为输入，以样本账号对应的标签作为输出，训练目标账号识别模型。
在本公开的一些示例性实施例中，识别模型训练单元可以包括识别模型构造单元以及多模型训练单元。其中：
识别模型构造单元可以用于根据样本账号的账号数据指标得到多个模型训练数据集，并通过随机森林算法构造目标账号识别模型；
多模型训练单元可以用于以多个模型训练数据集作为输入，以样本账号对应的标签作为输出，对随机森林算法构造的目标账号识别模型进行训练。
在本公开的一些示例性实施例中，目标账号判断模块1450可以包括账号数据输入单元以及目标账号识别单元。其中：
账号数据输入单元可以用于通过账号关系数据表获取待识别账号的账号数据指标，并将待识别账号的账号数据指标输入目标账号识别模型；
目标账号识别单元可以用于若目标账号识别模型的输出为第一标签，则判定待识别账号为目标账号。
上述账号的识别装置中各模块/单元的具体细节在相应的方法实施例部分已有详细的说明，此处不再赘述。
图15示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
需要说明的是，图15示出的电子设备的计算机系统1500仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图15所示，计算机系统1500包括中央处理单元(CPU)1501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1502中的程序或者从存储部分1508加载到随机访问存储器(RAM)1503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 1503中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU1501、ROM 1502以及RAM 1503通过总线1504彼此相连。输入/输出(I/O)接口1505也连接至总线1504。
以下部件连接至I/O接口1505：包括键盘、鼠标等的输入部分1506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1507；包括硬盘等的存储部分1508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1509。通信部分1509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1510也根据需要连接至I/O接口1505。可拆卸介质1511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1508。
特别地，根据本发明的实施例，下文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)1501执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。
需要说明的是，本公开所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如下述实施例中所述的方法。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (11)

1.一种账号的识别方法，其特征在于，包括：
通过账号处理服务器获取资源预获取账号与资源接收账号不同的资源转移记录，并根据所述资源转移记录生成账号关系数据表；
根据所述账号关系数据表将所述资源转移记录中的资源预获取账号与资源接收账号划分为多个连通账号集合；
根据所述连通账号集合中各个账号之间的连通关系确定每个所述连通账号集合中的待识别账号，并将所述待识别账号发送至模型训练服务器；
通过所述模型训练服务器从所述待识别账号中抽样得到样本账号，并利用所述样本账号训练得到目标账号识别模型；
通过所述目标账号识别模型判断所述待识别账号是否为目标账号。
2.根据权利要求1所述的账号的识别方法，其特征在于，所述通过账号处理服务器获取资源预获取账号与资源接收账号不同的资源转移记录，并根据所述资源转移记录生成账号关系数据表，包括：
通过账号处理服务器获取所有资源转移记录中的账号数据，并判断所述资源转移记录中所述账号数据中的资源预获取账号和资源接收账号是否相同；
若所述资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号相同，则过滤掉所述资源转移记录的账号数据；
若所述资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号不同，则将所述资源转移记录的账号数据放入账号关系数据表。
3.根据权利要求1所述的账号的识别方法，其特征在于，所述根据所述账号关系数据表将所述资源转移记录中的资源预获取账号与资源接收账号划分为多个连通账号集合，包括：
从所述账号关系数据表中获取所述资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号，并以每个资源转移记录中的资源预获取账号和资源接收账号作为账号节点生成多组账号节点关系对；
分别将每组账号节点关系对中的一个账号节点作为顶点，另一个账号节点作为所述顶点对应的连接点，得到账号节点表；
将所述账号节点表中对应于相同顶点的连接点放入同一个集合中，作为所述顶点对应的邻接集合，并根据所述邻接集合生成节点邻接表；
根据所述节点邻接表中的各个邻接集合得到候选节点邻接表，并判断所述候选节点邻接表与所述节点邻接表是否相同；
若所述候选节点邻接表与所述节点邻接表不同，则将所述候选节点邻接表作为所述节点邻接表，并更新所述候选节点邻接表；
若所述候选节点邻接表与所述节点邻接表相同，则根据所述节点邻接表得到多个连通账号集合。
4.根据权利要求3所述的账号的识别方法，其特征在于，所述根据所述节点邻接表中的各个邻接集合得到候选节点邻接表，包括：
将所述邻接集合中的各个账号节点分别作为顶点，并将所述账号节点所在的邻接集合作为所述顶点对应的邻接集合；
将对应于相同顶点的各个邻接集合取并集得到候选邻接集合，并根据所述候选邻接集合生成候选节点邻接表。
5.根据权利要求1所述的账号的识别方法，其特征在于，所述根据所述连通账号集合中各个账号之间的连通关系确定每个所述连通账号集合中的待识别账号，包括：
通过所述账号关系数据表获取所述连通账号集合中的每一组资源预获取账号与资源接收账号之间的资源转移次数；
获取所述连通账号集合中的账号总数，以及所述连通账号集合中与所述资源预获取账号存在资源获取关系的连通账号数；
根据所述资源转移次数以及所述连通账号集合中的连通账号数和账号总数，得到所述资源预获取账号的紧密度；
根据所述连通账号集合中的所有资源预获取账号的紧密度，在每个所述连通账号集合中确定一个待识别账号。
6.根据权利要求5所述的账号的识别方法，其特征在于，所述通过所述模型训练服务器从所述待识别账号中抽样得到样本账号，并利用所述样本账号训练得到目标账号识别模型，包括：
通过所述模型训练服务器将所述待识别账号按照所述紧密度进行排序，并根据排序结果将所有待识别账号分为多个待识别账号集合；
从每个待识别账号集合中抽取预设样本数的待识别账号作为样本账号，并判断所述样本账号是否为目标账号；
将所述样本账号中的目标账号添加第一标签，并将所述样本账号中的其余样本账号添加第二标签；
通过所述账号关系数据表获取所述样本账号的账号数据指标，并以所述样本账号的账号数据指标作为输入，以所述样本账号对应的标签作为输出，训练目标账号识别模型。
7.根据权利要求6所述的账号的识别方法，其特征在于，所述以所述样本账号的账号数据指标作为输入，以所述样本账号对应的标签作为输出，训练目标账号识别模型，包括：
根据所述样本账号的账号数据指标得到多个模型训练数据集，并通过随机森林算法构造目标账号识别模型；
以所述多个模型训练数据集作为输入，以所述样本账号对应的标签作为输出，对所述随机森林算法构造的所述目标账号识别模型进行训练。
8.根据权利要求6所述的账号的识别方法，其特征在于，所述通过所述目标账号识别模型判断所述待识别账号是否为目标账号，包括：
通过所述账号关系数据表获取所述待识别账号的账号数据指标，并将所述待识别账号的账号数据指标输入所述目标账号识别模型；
若所述目标账号识别模型的输出为所述第一标签，则判定所述待识别账号为目标账号。
9.一种账号的识别装置，其特征在于，包括：
账号关系数据表生成模块，用于通过账号处理服务器获取资源预获取账号与资源接收账号不同的资源转移记录，并根据所述资源转移记录生成账号关系数据表；
连通账号集合划分模块，用于根据所述账号关系数据表将所述资源转移记录中的资源预获取账号与资源接收账号划分为多个连通账号集合；
待识别账号确定模块，用于根据所述连通账号集合中各个账号之间的连通关系确定每个所述连通账号集合中的待识别账号，并将所述待识别账号发送至模型训练服务器；
账号识别模型训练模块，用于通过所述模型训练服务器从所述待识别账号中抽样得到样本账号，并利用所述样本账号训练得到目标账号识别模型；
目标账号判断模块，用于通过所述目标账号识别模型判断所述待识别账号是否为目标账号。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至8中任一项所述的账号的识别方法。
11.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的账号的识别方法。
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