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一种识别异常观看用户的方法、装置、介质及计算机设备

成果类型：: 发明专利

发布时间: 2025-11-05 09:12:50

科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 徐景新 | 2025-11-05 09:12:52
成果简介 技术亮点 应用前景 团队概括 产生的效益 转化方式

本发明提供一种识别异常观看用户的方法、装置、介质及计算机设备，方法包括：获取各直播间的观看指标数据；观看指标包括：各所述直播间的观看设备信息及观看用户占比；基于观看指标数据构建对应第一观看直播序列；基于第一观看直播序列确定各直播间的嫌疑值；基于嫌疑值确定异常直播间，确定异常直播间中各用户的观看嫌疑跳转半径；基于观看嫌疑跳转半径识别异常观看用户；如此，将直播间的嫌疑值作为客观参数来识别异常观看用户，降低主观性，提高识别精度；并且本申请考虑到异常用户经常会在非正常直播间之间进行跳转，因此最终根据确定用户的观看嫌疑跳转半径来确定该用户是否为异常用户，贴近实际情况，进一步提高识别精度。

技术层面采用深度神经网络与图算法相结合的混合架构，通过时序行为分析捕捉异常观看的周期规律，利用图卷积网络挖掘用户间的关联关系。创新性地引入动态阈值调整机制，根据业务场景自适应设定检测标准。装置集成多模态特征提取模块，可同步处理点击流、停留时长、滚动行为等30余项行为指标。系统采用分布式流处理框架，支持每秒百万级事件实时分析，并通过联邦学习技术在不汇集用户隐私数据的前提下持续优化模型。

该技术可广泛应用于在线教育、视频平台、直播电商等数字内容领域，帮助平台维护数据真实性与公平性。在广告投放监测场景，可有效识别虚假流量保障广告主权益。在金融风控领域，其行为识别能力也可用于反欺诈检测。随着元宇宙等新兴数字业态发展，该技术在虚拟空间用户行为治理方面同样具有广阔应用前景。

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技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。