异常用户检测模型训练方法、异常用户审核方法及装置

热门行业
装修建材
家居生活
餐饮食品
母婴教育
电脑办公
服装首饰
汽车工具
家电数码
机械化工
休闲美容

热门行业

教育培训
板材
地板
涂料
家纺
集成吊顶
美缝剂
木门
硅藻泥
管材
指纹锁
橱柜
衣柜
床垫
电热水器
集成灶
暖气片
净水器
酒店
卫浴

返回上一页

专利状态

异常用户检测模型训练方法、异常用户审核方法及装置

有效

专利申请进度

申请

2020-09-30

申请公布

2021-02-23

授权

2022-09-06

预估到期

2040-09-30

专利基础信息

申请号	CN202011062609.3	申请日	2020-09-30
申请公布号	CN112395556A	申请公布日	2021-02-23
授权公布号	CN112395556B	授权公告日	2022-09-06
分类号	G06F17/18;G06F16/35;G06F16/335
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	广州市百果园网络科技有限公司
申请人地址	巴西班让路枫树商业城30号楼15层31A

专利法律状态

2023-10-24

专利申请权、专利权的转移

状态信息

专利权的转移；IPC(主分类):G06F 17/18；专利号:ZL2020110626093；登记生效日:20231008；变更事项:专利权人；变更前权利人:广州市百果园网络科技有限公司；变更后权利人:百果园技术(新加坡)有限公司；变更事项:地址；变更前权利人:510000 广东省广州市番禺区市桥街兴泰路278号基盛商业中心4、5、6、13、14、15、16层；变更后权利人:巴西班让路枫树商业城30号楼15层31A
2022-09-06

授权

状态信息

授权
2021-03-12

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06F17/18；申请日:20200930
2021-02-23

公布

状态信息

公布

摘要

本发明实施例公开了一种异常用户检测模型训练方法、异常用户审核方法及装置，包括：获取样本用户的评论数据，评论数据包括样本用户评论的视频和评论内容，从样本用户的所有评论内容中确定出目标评论内容，以通过目标评论内容获取样本用户为异常用户的概率；对评论内容进行统计以获得样本用户的评论内容的统计特征；确定样本用户评论的视频为违规视频的违规分数；将样本用户为异常用户的概率、统计特征以及违规分数作为训练样本，样本用户的标签作为样本标签来训练异常用户检测模型。实现了从评论数据中提取与异常行为具有强关联关系的高层次特征来训练异常用户检测模型，提高了异常用户检测模型预测用户为异常用户的概率的准确度。

更多专利

在线客服

商务合作

媒体合作

客服微信号

商务合作微信