异常操作检测模型的训练方法、异常操作检测方法及装置

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专利状态

异常操作检测模型的训练方法、异常操作检测方法及装置

有效

专利申请进度

申请

2018-11-30

申请公布

2019-04-05

授权

2023-04-07

预估到期

2038-11-30

专利基础信息

申请号	CN201811450464.7	申请日	2018-11-30
申请公布号	CN109583904A	申请公布日	2019-04-05
授权公布号	CN109583904B	授权公告日	2023-04-07
分类号	G06Q20/40;G06F18/24
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	深圳市腾讯计算机系统有限公司
申请人地址	广东省深圳市南山区高新区高新南一路飞亚达大厦5－10楼

专利法律状态

2023-04-07

授权

状态信息

授权
2019-04-05

公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开了一种异常操作检测模型的训练方法、异常操作检测方法及装置，属于互联网技术领域。方法包括：获取初始样本集，基于初始样本集训练初始分类器；若第一时段内接收到的第一用户反馈样本的数量达到第一阈值，则获取第一时段内未标注的训练样本，第一时段为从上一次训练分类器后至当前；基于第二时段内接收到的第二用户反馈样本，在未标注的训练样本中选取扩充样本并标注，第二时段以再上一次训练分类器为起点且以上一次训练分类器为终点；基于第二用户反馈样本和已标注的扩充样本，训练一个新分类器；重复执行新分类器训练过程，得到异常操作检测模型。本发明模型可自动更新，保证了模型的持续有效性，且模型更新方式不依赖于人工。

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