(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211042326.1 (22)申请日 2022.08.29 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115115466 A (43)申请公布日 2022.09.27 (73)专利权人 中航信移动科技有限公司 地址 100041 北京市石景山区田顺庄北路1 号院1号楼12层1201室 (72)发明人 郭琛　薄满辉　唐红武　佟业新　 (74)专利代理 机构 北京锺维联合知识产权代理 有限公司 1 1579 专利代理师 周利星 (51)Int.Cl. G06Q 40/08(2012.01) G06Q 50/30(2012.01)G06K 9/62(2022.01) H04L 9/40(2022.01) (56)对比文件 CN 107330128 A,2017.1 1.07 CN 110245077 A,2019.09.17 CN 10716820 5 A,2017.09.15 CN 113569162 A,2021.10.2 9 CN 114298356 A,2022.04.08 CN 108922252 A,2018.1 1.30 冯文刚,黄静.基 于深度学习的民航 安检和 航班预警研究. 《数据分析与知识发现》 .2018, 46-53. 审查员 林炜威 (54)发明名称 一种事件请求的响应方法、 存储介质及电子 设备 (57)摘要 本发明公开了一种事件请求的响应方法、 存 储介质及电子设备， 包括： 根据每一历史目标事 件的事件信息， 确定每一历史目标事件对应的第 一异常值； 根据每一第一异常阈值， 对每一对应 的第一异常值进行异常判定处理； 当第二异常值 的总数量大于第一判定阈值时， 将目标用户确定 为第一类用户， 并不对事件请求进行响应。 本发 明根据目标用户的用户类别来确定是否对事件 请求进行响应， 进而可以将恶 意用户发起的事件 请求进行拦截， 相当于增加了一个对用户类型的 判定步骤， 通过用户类型可以判断出对应的用户 是否为高风险用户。 由此， 可以提高补偿事件的 风险辨识能力， 进而大幅降低对恶意用户发出的 事件请求的响应数量， 如此可以降低补偿事件的 风险。 权利要求书3页 说明书7页 附图1页 CN 115115466 B 2022.11.11 CN 115115466 B 1.一种事 件请求的响应方法， 其特 征在于， 所述方法包括如下步骤： 响应于目标用户对目标事件发起的事件请求， 获取所述目标用户在第 一历史时段中产 生的与所述目标事件属于同一预设类别的每一历史目标事件的事件信息A1,A2, …,Az， Ax= (Ax1,Ax2)， 其中， Ax为第x个所述历史目标事件对应的事件信息， Ax1为第x个所述历史目标 事件在所述第一历史时段中对应的所有第一参数的和； Ax2 为第x个所述历史目标事件在所 述第一历史时段中对应的所有第二参数的和； x=1,2, …,z； z为所述事件信息的总数量； 所 述第二参数为第x个所述历史目标事件生成时， 根据目标用户对应的事件请求生成的数据； 所述第一参数为在第x个所述历史目标事件被触发后， 根据第x个所述历史目标事件对应的 第二参数生成的数据； 根据每一所述历史目标事件的事件信 息， 确定每一所述历史目标事件对应的第 一异常 值P1,P2, …,Pz， 其中， Px为第x个所述历史目标事 件对应的第一异常值； Px 满足如下 条件： Px=Ax1/Ax2； 分别获取每一所述第一异常值对应的第一异常阈值S1,S2, …,Sz， 其中， Sx为Px对应的 第一异常阈值； 根据每一所述第一异常阈值， 对每一对应的所述第一异常值进行异常判定处理， 得到 多个第二异常值Py1,Py2,…,Pyn， 其中， Pya为第a个所述第二异常值， n为所述第二异常值的 总数量， a=1,2, …,n； n≤z； 当n>Y1时， 将所述目标用户确定为第一类用户， 并不对所述目标用户对所述目标事件 发起的所述事 件请求进行响应， 其中， Y1为第一判定阈值； 其中， 所述异常判定处 理包括： 当Px>Sx时， 将Px确定为第二异常值； 分别获取每一所述第一异常值对应的第一异常阈值， 包括： 获取每一所述第一异常值对应的所述历史目标事件的对比信息Ad1,Ad2, …,Adz， Adx= (Ax1,Ax2, …,Axk)， 其中， Adx为P x对应的所述历史目标事件的对比信息， Axe为Adx中第e个 第二用户对应的第一异常值； e=1,2, …,k； k为所述第二用户的总数量； 所述第二用户与所 述目标用户具有相同的预设用户类型； 根据Ad1,Ad2, …,Adz， 分别获取每一所述对比信息对应的对比值As1,As2, …,Asz， 其 中， Asx为Adx 对应的对比值， Asx 满足如下 条件： Asx=Avg(Adx)； 其中， Avg()为预设均值处 理函数； Avg(Adx)为Adx的平均数； 将每一所述第一异常值对应的对比值， 作为每一所述第一异常值对应的第一异常阈 值。 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： 当n>Y1时， 获取所述目标用户在所述第一历史时段中的已乘坐过的每一航班对应的第 一航班标识B1,B2, …,Bw， 其中， Bb为所述目标用户在所述第一历史时段中已乘坐过的第b 个航班的第一航班标识， w为所述 目标用户在所述第一历史时段中已乘坐过 的航班的总 数 量； b=1,2, …,w； 根据每一所述第一航班标识， 获取对应的每一航班的风险等级， 以得到第一风险等级 队列C1,C2, …,Cw， 其中， Cb为Bb对应的航班的风险等级；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115115466 B 2选取所述第 一风险等级队列中每一大于第 一筛选阈值的风险等级， 以得到第 二风险等 级队列D1,D2, …,Du， 其中， Dc为所述第一风险等级队列中第c个大于所述第一筛选阈值的 风险等级； u为所述第二 风险等级队列中所述 风险等级的总数量， c =1,2,…,u； 且u≤w； 根据w及u， 获取 所述目标用户的第二判定值P2， P2满足如下 条件： P2=u/w； 当P2>Y2时， 将所述目标用户确定为第一类用户， 并不对所述目标用户对所述目标事件 发起的所述事 件请求进行响应， 其中， Y2为第二判定阈值。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 当P2>Y2时， 获取每一所述第二异常值对应的第二航班标识， 以得到第二航班标识集Er =(Er1,Er 2,…,Ern),其中， Era为Pya对应的第二 航班标识； 获取所述第 二风险等级队列中每一所述风险等级对应的第 一航班标识， 得到第 一航班 标识集Ey=(Ey1,Ey2, …,Eyu)， 其中， Eyc为Dc对应的第一 航班标识； 遍历Er与Ey， 确定 Er与Ey中重复的航班标识的总数量d； 当(d/n)>Y3时， 将所述目标用户确定为第一类用户， 并不对所述目标用户对所述目标 事件发起的所述事 件请求进行响应， 其中， Y 3为第三判定阈值。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 当P2>Y2时， 获取所述第二风险等级队列中每一所述风险等级对应的航班的时间信息 F1,F2,…,Fu， Fc=(Tc1,Tc2,Tc3,Tc4)， 其中， Fc为Dc对应的航班的时间信息， Tc1为Dc对应 的航班的计划起飞时间， Tc2为Dc对应的航班的计划 到达时间， Tc3为Dc对应的航班的实际 起飞时间， Tc4 为Dc对应的航班的实际到 达时间； 根据F1,F2, …,Fu， 确定航班延误等级G1,G2, …,Gu， 其中， Gc为Fc对应的航班延误等 级； Gc满足如下 条件： Gc=[(Tc4‑Tc3)*(Tc4‑Tc2)]/(Tc2 ‑Tc1)2； 根据G1,G2, …,Gu， 确定所述目标用户的失信等级H， H满足如下 条件： H=(∑u c=1 Gc)/u； 当H>Y4时， 将所述目标用户确定为第一类用户， 并不对所述目标用户对所述目标事件 发起的所述事 件请求进行响应， 其中， Y4 为第四判定阈值。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 根据每一所述第一航班标识， 获取对应的 每一航班的风险等级， 包括： 获取每一第一航班标识对应的航班在第二历史时段内的延误值J1,J2, …,Jw， 其中， Jb 为Bb对应的航班在第二历史时段内的延误 值， Jb满足如下 条件： Jb=jb1/jb2； 其中， jb1为Bb对应的航班在第二历史时段内的总延误次数； jb2为Bb对应的航班在第二 历史时段内的总飞行次数； 将Jb确定为Bb对应的航班的风险等级。 6.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， Y 3∈[0.4,1]。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述第 一历史时段与所述第 二历史时段相 同。 8.一种非瞬时性计算机可读存储介质， 所述非瞬时性计算机可读存储介质存储有计算权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115115466 B 3