(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 202211013563.5 (22)申请日 2022.08.23 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115102873 A (43)申请公布日 2022.09.23 (73)专利权人 深圳市乙辰科技股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区桃源街 道学苑大道1001号南山智园C1栋23楼 (72)发明人 张纯兵　周泳　高华辰　 (74)专利代理 机构 广州博联知识产权代理有限 公司 44663 专利代理师 王洪江　孙倩倩 (51)Int.Cl. H04L 43/04(2022.01) H04L 9/40(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06Q 20/38(2012.01) (56)对比文件 CN 110807643 A,2020.02.18 WO 20182 28408 A1,2018.12.20 审查员 陈相玫 (54)发明名称 一种基于IP地址分析的数据处理方法及系 统 (57)摘要 本发明公开了一种基于IP地址分析的数据 处理方法及系统， 包括： 首先获取待处理IP地址 用户在第一业务环境的用户行为数据组； 然后基 于从用户行为数据组中确定的行为顺序向量 以 及行为环境参数， 生成用户行为评估参数； 接着 基于剩余用户行为参数中的用户行为参数之间 的发生节点序列， 生成初始用户行为评估结果； 最终基于初始用户行为评估结果、 初始用户行为 参数以及用户行为评估参数， 生 成用于表征待处 理用户行为特征的目标用户行为评估 结果， 如此 设计， 除了参考待处理用户行为向量， 也考虑了 其他存在联系的行为顺序向量 以及行为环境参 数对目标用户行为评估结果的影 响， 能够获取更 加准确可靠的用户行为评估结果。 权利要求书5页 说明书18页 附图2页 CN 115102873 B 2022.11.18 CN 115102873 B 1.一种基于IP地址分析的数据处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取待处理IP地址用户在第 一业务环境的用户行为数据组， 所述用户行为数据组包括 用于表征待处理用户行为特征的待处理用户行为向量、 用于表征与所述待处理用户行为特 征存在联系的行为顺序特征的行为顺序向量， 以及用于表征与所述待处理用户行为特征存 在联系的行为环境特征的行为环境参数， 所述待处理用户行为向量包括初始用户行为参数 以及剩余用户行为参数， 所述剩余用户行为参数包括所述待处理用户行为向量中除了所述 初始用户行为参数之外的用户行为参数， 所述初始用户行为参数对应的初始行为发生节 点， 位于所述剩余用户行为 参数对应的剩余行为发生节点之后； 基于所述行为顺序向量以及所述行为环境参数， 生成用户行为评估参数， 所述用户行 为评估参数用于表征 所述行为 顺序特征以及所述行为环境特 征之间的合法置信度； 基于所述剩余用户行为参数中的用户行为参数之间的发生节点序列， 生成用于表征所 述初始行为发生节点的初始用户行为评估结果； 基于所述初始用户行为评估结果、 所述初始用户行为参数以及所述用户行为评估参 数， 生成用于表征 所述待处 理用户行为特 征的目标用户行为评估结果； 所述第一 业务环境包括线上交易平台； 所述获取待处 理IP地址用户在第一 业务环境的用户行为数据组， 包括： 确定所述待处理IP地址用户在所述线上交易平台的预设时间范围内交易操作数目， 将 所述预设时间范围内交易操作数目与预置安全交易操作数目进行对比； 若所述预设时间范围内交易操作 数目超过所述预置安全交易操作数目， 则将每次交易 操作分别对应的交易操作时序参数， 均添加至初始交易操作时序参数组； 从所述初始交易操作时序参数组中， 获取对比交易操作时序参数组， 所述对比交易操 作时序参数组中的交易操作时序参数的数目等于所述预置安全交易操作数目， 且所述对比 交易操作时序参数组中的每个交易操作时序参数， 均位于剩余交易操作时序参数之后， 所 述剩余交易操作时序参数包括， 所述初始交易操作时序参数组中除了所述对比交易操作时 序参数组之外的交易操作时序参数， 所述对比交易操作时序参数组包括第一交易操作时序 参数； 获取所述待处理IP地址用户在第一交易操作时序参数所对应的交易操作中的第一交 易操作数据， 所述第一交易操作数据包括用于表征所述待处理用户行为特征的第一用户行 为参数， 以及用于表征所述行为顺序特征的第一行为顺序特征值， 其中， 所述待处理用户行 为特征包括用户行为关注度特征， 所述行为顺序特征包括行为持续特征、 行为重复特征、 行 为起始特征以及关键行为特 征； 按照交易操作时序参数从前至后的顺序， 将所述对比交易操作时序参数组中的每个交 易操作时序参数分别对应的用户行为关注度参数， 融合得到用于表征所述用户行为关注度 特征的所述待处 理用户行为向量； 将所述对比交易操作时序参数组中的每个交易操作时序参数分别对应的用户持续行 为参数， 融合得到用于表征 所述行为持续特 征的用户持续行为向量； 将所述对比交易操作时序参数组中的每个交易操作时序参数分别对应的用户重复行 为参数， 融合得到用于表征 所述行为重复特 征的用户重复行为向量； 将所述对比交易操作时序参数组中的每个交易操作时序参数分别对应的用户起始行权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115102873 B 2为参数， 融合得到用于表征 所述行为 起始特征的用户起始行为向量； 将所述对比交易操作时序参数组中的每个交易操作时序参数分别对应的用户关键行 为参数， 融合得到用于表征 所述关键行为特 征的用户关键行为向量； 将所述用户持续行为向量、 所述用户重复行为向量、 所述用户起始行为向量、 所述用户 关键行为向量， 确定为所述行为 顺序向量； 将所述对比交易操作时序参数组中为末位节点的交易操作时序参数， 确定为末位交易 操作时序参数； 获取与所述末位交易操作时序参数存在联系的用于表征所述行为环境特征的所述行 为环境参数； 将所述待处理用户行为向量、 所述行为顺序向量以及所述行为环境参数， 确定为所述 用户行为数据组。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述行为环境特征包括线上交易平台特 征、 用户行为类型特征、 用户登录历史时间段特征、 用户历史登录平台地理位置特征以及用 户行为操作节点匹配特 征； 所述获取与所述末位交易操作时序参数存在联系的用于表征所述行为环境特征的所 述行为环境 参数， 包括： 获取与所述末位交易操作时序参数存在联系的用于表征所述线上交易平台特征的线 上交易平台参数； 获取与所述末位交易操作时序参数存在联系的用于表征所述用户行为类型特征的用 户行为类型参数； 获取与所述末位交易操作时序参数存在联系的用于表征所述用户登录历史时间段特 征的用户登录历史时间段参数； 获取与所述末位交易操作时序参数存在联系的用于表征所述用户历史登录平台地理 位置特征的用户历史登录平台地理位置参数； 获取与所述末位交易操作时序参数存在联系的用于表征所述用户行为操作节点匹配 特征的用户行为操作节点匹配参数； 将所述线上交易平台参数、 所述用户行为类型参数、 所述用户登录历史时间段参数、 所 述用户历史登录平台地理位置参数， 以及所述用户行为操作节点匹配参数， 确定为所述行 为环境参数。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述行为顺序向量以及所述行为 环境参数， 生成用户行为评估参数， 包括： 获取用户行为评估模型， 所述用户行为评估模型包括行为顺序评估模型架构以及行为 综合评估 模型架构； 将所述行为顺序向量输入至所述行为顺序评估模型架构， 在所述行为顺序评估模型架 构中， 基于所述行为顺序向量中的用户行为时序参数之间的发生节点序列， 生成用于表征 所述行为 顺序特征的行为 顺序参数； 将对所述行为顺序参数以及所述行为环境参数分别输入至所述行为综合评估模型架 构中， 在所述行为综合评估模型架构 中， 对所述行为顺序参数以及所述行为环境参数进行 加权平均处 理， 生成所述用户行为评估参数。权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115102873 B 3