本发明涉及电商平台，尤其涉及一种基于时序数据分析的电商平台高风险用户识别方法。
背景技术：
1、电商平台的用户行为分析对于平台的安全和运营至关重要，随着电商平台用户规模的不断扩大，用户的操作行为呈现出多样化和复杂化的趋势，传统的风险识别方法多基于静态数据分析，往往仅依赖于单一时间点或有限的历史数据进行判断，难以精准捕捉用户行为的动态变化，传统基于静态数据的风险识别方式，在面对时间序列数据时，容易错过一些潜在的高风险行为模式。
2、此外，现有的风险识别方法在精度和响应速度之间的平衡较为困难，传统方法要么倾向于追求高精度，导致响应速度变慢，无法及时处理风险；要么为了提高速度而牺牲识别的准确性，无法有效应对复杂的多用户行为场景，在用户行为具有明显时间序列特征的情况下，现有技术无法准确识别出潜在的高风险用户群体，容易导致风险管理的滞后或失效。
3、因此，如何基于用户的动态行为数据，提升高风险用户的识别精度和响应速度，构建针对不同用户群体的高效风险管理方案，成为电商平台面临的亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本发明的一个目的在于提出一种基于时序数据分析的电商平台高风险用户识别方法，本发明能够识别出具有相似高风险特征的用户群体，提升了系统在应对不同风险场景下的灵活性和有效性。
2、根据本发明实施例的一种基于时序数据分析的电商平台高风险用户识别方法，包括如下步骤：
3、s1.实时收集电商平台上用户的浏览记录、购买行为、支付信息和登录频率，构建用户行为数据集；
4、s2.基于采集的原始用户行为数据集将其按时间顺序组织为行为序列；
5、s3.对生成的用户行为序列进行数据清洗，去除无效或噪声数据，并进行标准化处理；
6、s4.采用scikit-learn中的时序聚类算法对预处理后的行为序列进行聚类分析，通过动态时间规整算法对行为序列进行时序匹配，识别出具有相似行为特征的用户群体；
7、s5.基于聚类分析结果，将用户行为模式划分为不同的风险类别，包括正常用户群体、潜在高风险用户群体和异常用户群体；
8、s6.利用半监督聚类算法在已标注的高风险用户数据基础上，自动标注新的潜在高风险用户，扩展风险识别范围；
9、s7.通过对聚类后的用户群体进行进一步的风险分析，基于特定时间段内的集体异常操作，评估用户群体的风险等级，生成相应的风险评分；
10、s8.根据风险评分结果，系统自动发出预警并执行相应的应对措施，针对高风险用户群体进行集体管理和防范。
11、可选的，所述s1包括以下步骤：
12、s11.通过电商平台的后台日志系统实时采集用户的浏览记录、购买行为、支付信息和登录频率，构建用户行为数据集:
13、d＝{u1,u2,…,un}；
14、其中，ui代表第i个用户的行为数据；
15、s12.每个用户的行为数据ui包括多个时间戳tij和对应的行为类型aij，包括浏览记录、浏览记录、支付信息或登录频率；
16、s13.所述浏览记录购买行为支付信息和登录频率分别表示为不同的行为类别，构成用户ui的完整行为序列：
17、
18、其中，k表示不同的行为类型类别。
19、可选的，所述s2包括以下步骤：
20、s21.将用户行为数据集d按时间顺序组织为用户行为序列，针对每个用户ui依据时间戳tij对操作行为aij进行时间顺序排序，生成用户的完整行为序列矩阵：
21、si＝{(ti1,ai1),(ti2,ai2),…,(tim,aim)}；
22、其中，m表示用户ui所进行的总行为数，tij为第i个用户的第j次行为的时间戳，ti1<ti2<…<tim，aij表示用户ui在时间点tij所执行的行为类型；
23、s23.将所有用户的行为序列矩阵si整合为电商平台的行为序列数据集：
24、
25、其中，s表示整个电商平台的用户行为序列数据集，αi表示权重系数，用于不同用户在聚类中的贡献度调整，βi表示时间相关系数，用于调节时间维度对行为序列的影响，γi表示用户ui的特定风险权重，通过动态评估ui的历史行为数据进行设定，f(aij,tij)为非线性函数，综合行为类型aij和时间戳tij的相互作用，通过识别用户群体在特定时间段内的集体异常操作进而识别高风险行为的潜在特征。
26、可选的，所述s4包括以下步骤：
27、s41.对预处理后的用户行为序列数据集s′＝{s′1,s′2,…,s′n}进行时序聚类分析，使用scikit-learn中的时序聚类算法对用户的行为序列s′i进行分组，根据行为序列的时间维度和行为类型，将具有相似行为模式的用户分为同一群体；
28、s42.在时序聚类分析过程中，结合动态时间规整算法对行为序列s′i和s′j进行时序匹配，用户ui与uj的行为序列相似度计算公式为：
29、
30、其中，aik和ajk分别表示用户ui和uj在第k次操作中的行为类型，tik和tjk为用户ui和uj的行为时间戳，wk为行为类型的权重因子，根据行为的风险权重动态调整，α1为行为类型匹配的非线性指数，λk为时间匹配的权重因子，β1为时间匹配的非线性调整参数；
31、s43.基于行为序列相似度ddtw(s′i,s′j将用户行为序列划分为多个聚类群体(c1,c2,…,cp)，每个聚类群体cp包含相似行为特征的用户：
32、
33、其中，|cp|为聚类群体cp中的用户数量，δ为时间维度和行为维度相互影响的调节因子，γl为时间段风险权重系数，反映不同时间段内行为对高风险评估的贡献，μ为行为变化速度对匹配结果的影响系数。
34、可选的，所述s5包括以下步骤：
35、s51.将用户的行为序列聚类群体cp进行风险分类，依据用户行为模式的相似度和历史数据，将用户群体划分为不同的风险类别，包括正常用户群体、潜在高风险用户群体和异常用户群体；
36、s52.对每个行为序列聚类群体cp根据用户的行为特征向量vi＝{ai1,ai2,…,aim}和相应时间序列ti＝{ti1,ti2,…,tim}计算风险评分r(cp)：
37、
38、其中，wk为行为类型的权重因子，α2为行为风险评估系数，λk为时间维度的权重因子，β2为时间风险评估系数，tik和tjk分别为用户ui和uj的时间戳；
39、s53.将计算出的风险评分r(cp)作为用户群体的风险评估依据，根据设定的风险阈值θr，将用户群体划分为三类：
40、当r(cp)<θr时，判定为正常用户群体；
41、当r(cp)≥θr且r(cp)<θhr时，判定为潜在高风险用户群体；
42、当r(cp)≥θhr时，判定为异常用户群体。
43、可选的，所述s6包括以下步骤：
44、s61.基于已标注的高风险用户数据集dhr构建基于行为图网络的半监督学习模型，将用户的操作行为映射为行为图gi＝(vi,ei)，其中，vi表示用户ui的操作行为节点集合，ei表示行为节点间的时间顺序边集；
45、s62.在行为图gi中，节点vik表示用户ui的第k次操作行为，边eikj表示行为vik和vij之间的时间顺序关系，构建用户行为图序列并结合图神经网络模型进行高风险特征学习；
46、s63.利用图神经网络对行为图gi进行节点和边的嵌入，学习用户间的行为关系，结合半监督学习模型通过相似度函数dgraph(gi,ghrj)对待识别用户与高风险用户进行风险匹配：
47、
48、其中，dgraph(gi,ghrj)为行为图gi和高风险用户行为图ghrj之间的相似度函数，|vi|表示待识别用户ui行为图中的节点总数，|vhrj|表示高风险用户行为图中的节点总数，vik和vhrjk表示用户ui和高风险用户的行为节点，eikj和ehrjk表示时间顺序边，wk为权重因子，α3和β3为非线性调整参数，β3为时间顺序权重系数；
49、s64.根据相似度函数dgraph(gi,ghrj)的计算结果，将待识别用户的行为图与已标注的高风险用户行为图进行匹配，自动标注新高风险用户的风险标签；
50、s65.将自动标注的新高风险用户数据d′hr＝{u′hr1,u′hr2,…,u′hrn}合并至原始高风险用户数据集dhr中，扩展高风险用户数据集，优化半监督学习模型：
51、
52、其中，d′hr为更新后的高风险用户数据集，dhr为原始高风险用户数据集，|v′i|为新标注用户的行为节点总数，v′ik和v′hrjk分别为新标注用户和已标注高风险用户的行为节点，ρ为新高风险用户与原始高风险用户之间的动态平衡系数，θ为新高风险用户行为与已标注用户行为时间顺序的匹配调整参数。
53、可选的，所述s8包括以下步骤：
54、s81.基于风险评分结果r(cp)以及更新后的高风险用户数据集d′hr，系统自动对用户群体进行风险分类并确定应对措施的触发条件，当风险评分r(cp)高于设定的阈值θr时，系统判定用户群体cp为高风险群体，并自动发出预警；
55、s82.针对高风险群体cp，系统根据风险等级和高风险用户数据集d′hr中的历史高风险数据执行应对措施：
56、当r(cp)≥θhr1且用户属于高风险用户数据集d′hr集合时，触发第一等级应对措施，限制用户ui的交易行为并发送风险提醒；
57、当r(cp)≥θhr2且用户历史行为数据显示频繁异常时，触发第二等级应对措施，要求用户ui进行身份验证并暂停部分账户功能；
58、当r(cp)≥θhr3且用户多次被标记为高风险时，触发第三等级应对措施，暂时冻结用户ui的账户；
59、s83.系统计算用户的风险响应权重wresp(ui)，风险响应权重结合更新后的高风险用户数据集d′hr中的行为特征和当前风险评分：
60、
61、其中，α4和β4为权重系数，γk为风险特征权重，f(aik,tik)为结合行为类型和时间的函数，ρ1表示新标注高风险用户对应对措施的动态影响，θ1为时间匹配调整参数，v′ik和e′ikj表示用户与更新后的高风险用户集之间的行为节点和时间顺序边的差异；
62、s84.系统根据风险响应权重wresp(ui)自动选择适当的防范措施，优先对响应权重较高的用户群体进行处理。
63、本发明的有益效果是：
64、(1)本发明通过基于时序数据分析和行为图网络的半监督学习模型，有效提升了电商平台高风险用户的识别效率与精度，通过将用户操作行为映射为行为图，并利用图神经网络结合半监督学习对用户群体进行分类和标注，突破了传统静态数据分析方法的局限性，能够精准捕捉用户之间的动态行为关系，在多用户行为场景下显著提高了隐含高风险行为模式的识别率。
65、(2)本发明引入了scikit-learn的时序聚类算法，结合动态时间规整算法对用户的行为序列进行时序匹配与聚类，解决了传统方法中难以平衡风险识别精度与响应速度的问题，通过将用户行为序列聚类为不同的风险类别，能够识别出具有相似高风险特征的用户群体，提升了系统在应对不同风险场景下的灵活性和有效性。
66、(3)本发明通过对高风险用户数据集的动态扩展和优化，结合风险评分模型，自动发出预警并执行相应的应对措施，系统能够根据实时更新的数据集自动调整风险识别阈值和防范措施，确保对新标注高风险用户的响应更加及时与精准，基于高风险用户数据动态扩展的机制不仅增强了平台对风险用户群体的集体管理能力，还提高了风险识别系统的整体效率和适应性。
1.一种基于时序数据分析的电商平台高风险用户识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时序数据分析的电商平台高风险用户识别方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于时序数据分析的电商平台高风险用户识别方法，其特征在于，所述s2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于时序数据分析的电商平台高风险用户识别方法，其特征在于，所述s4包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于时序数据分析的电商平台高风险用户识别方法，其特征在于，所述s5包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于时序数据分析的电商平台高风险用户识别方法，其特征在于，所述s6包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于时序数据分析的电商平台高风险用户识别方法，其特征在于，所述s8包括以下步骤：
