试听反作弊的方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明提出一种试听反作弊的方法及系统。其中，方法包括以下步骤：保存用户每次试听歌曲的记录；读取用户每次试听歌曲的试听标签；根据所述试听标签判断用户的行为是否明显作弊；如果是，则输出报告显示用户的行为为作弊行为，否则根据用户试听歌曲的记录提取用户试听歌曲的多项试听特征值，并根据多项试听特征值计算用户的试听贡献值。本发明根据用户试听歌曲的自然顺序对用户行为进行判断，可以做到对明显作弊行为的过滤，同时通过对用户的多次试听歌曲的行为进行联合分析，可以做到对可能作弊的用户的甄别，提高对用户作弊行为的判断精度，保证统计数据的权威性。
【专利说明】试听反作弊的方法及系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及网络【技术领域】，尤其涉及一种试听反作弊的方法及系统。
【背景技术】
[0002]目前，互联网上针对音乐试听的作弊行为越来越多，例如，频繁地点击播放音乐，但是每次只听很少的时间等。由于各种作弊行为，容易造成歌曲热度的统计出错，而且由于用户的试听作弊行为会占用大量的网络资源。因此，需要对试听作弊行为和数据进行过滤。
[0003]现有的试听反作弊方法主要包括:针对IP设置阈值(例如，I个小时针对IP设定最高访问次数)，针对歌曲检查平均试听次数等等。
[0004]现有的试听反作弊方法存在的问题是，都是基于歌曲试听自然规则的方法，存在一定的局限性，而且容易造成对正常试听行为的错误判断和限制。
【发明内容】
[0005]本发明旨在至少解决上述技术问题之一。
[0006]为此，本发明的一个目的在于提出一种能够更好地过滤试听作弊行为的试听反作弊方法。
[0007]本发明的另一目的在于提出一种试听反作弊系统。
[0008]为了实现上述目的，根据本发明的第一方面实施例的试听反作弊方法，包括以下步骤:保存用户每次试听歌曲的记录；读取用户每次试听歌曲的试听标签；根据所述试听标签判断用户的行为是否明显作弊；如果判断用户的行为为明显作弊行为，则输出报告显示用户的行为为作弊行为，否则根据用户试听歌曲的记录提取用户试听歌曲的多项试听特征值，并根据多项试听特征值计算用户的试听贡献值。
[0009]根据本发明实施例的试听反作弊方法，根据用户试听歌曲的自然顺序对用户行为进行判断，可以做到对明显作弊行为的过滤，同时通过对用户的多次试听歌曲的行为进行联合分析，可以做到对可能作弊的用户的甄别，提高对用户作弊行为的判断精度，保证统计数据的权威性。
[0010]为了实现上述目的，根据本发明的第二方面实施例的试听反作弊系统，包括:保存模块，用于保存用户每次试听歌曲的记录；读取模块，用于读取用户每次试听歌曲的试听标签；第一判断模块，用于根据所述试听标签判断用户的行为是否明显作弊；提取模块，用于在所述第一判断模块确定所述用户的行为为非明显作弊行为后，根据用户试听歌曲的记录提取用户试听歌曲的多项试听特征值；计算模块，用于根据所述多项试听特征值计算用户的试听贡献值。
[0011]根据本发明实施例的试听反作弊系统，根据用户试听歌曲的自然顺序对用户行为进行判断，可以做到对明显作弊行为的过滤，同时通过对用户的多次试听歌曲的行为进行联合分析，可以做到对可能作弊的用户的甄别，提高对用户作弊行为的判断精度，保证统计数据的权威性。[0012]本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
【专利附图】
【附图说明】
[0013]本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中，
[0014]图1是根据本发明一个实施例的试听反作弊方法的流程图；
[0015]图2是根据本发明一个实施例的试听反作弊系统的结构示意图；
[0016]图3是图2中的计算模块的一个实施例的结构示意图；以及
[0017]图4是根据本发明另一个实施例的试听反作弊系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0018]下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。相反，本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
[0019]在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
[0020]流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属【技术领域】的技术人员所理解。
[0021]下面参考附图描述根据本发明实施例的试听反作弊方法。
[0022]一种试听反作弊方法，包括以下步骤:保存用户每次试听歌曲的记录；读取用户每次试听歌曲的试听标签；根据试听标签判断用户的行为是否明显作弊；如果判断用户的行为为明显作弊行为，则输出报告显示用户的行为为作弊行为，否则根据用户试听歌曲的记录提取用户试听歌曲的多项试听特征值，并根据多项试听特征值计算用户的试听贡献值。
[0023]图1是根据本发明一个实施例的试听反作弊方法的流程图。
[0024]如图1所示，根据本发明实施例的试听反作弊方法包括下述步骤。
[0025]步骤SlOl:保存用户试听歌曲的记录。
[0026]具体地，每次用户试听歌曲时，都记录用户的试听行为,例如,播放开始时间、播放跳转、播放完成时间等等。[0027]步骤S102:读取用户每次试听歌曲的试听标签。
[0028]在本发明的一个实施例中，试听标签包括开始播放标签、60s播放标签、播放完成标签等。
[0029]步骤S103:根据试听标签判断用户的行为是否明显作弊。
[0030]在本发明中，首先根据用户试听歌曲自然顺序建立规则，从中剔除违反自然规则的记录(即明显作弊的行为)。例如，I分钟内只应该存在I此60s试听记录，如果I分钟内的60s播放标签的次数大于I次，则可确定用户的行为为明显作弊行为。
[0031]步骤S104:如果判断用户的行为明显作弊，则输出报告显示用户的行为为作弊行为，否则继续执行步骤S105。
[0032]如果用户的行为明显作弊，则输出报告显示，由此在进行歌曲排行榜、歌曲热度等计算时可过滤该作弊数据，保证统计数据的权威性。
[0033]步骤S105:根据用户试听歌曲的记录提取用户试听歌曲的多项试听特征值，并根据多项试听特征值计算用户的试听贡献值。
[0034]本领域技术人员应理解，反作弊工作的核心任务就是甄别出用户的异常行为，从而清除异常用户的数据。如果将每条记录当成一个独立的行为，那么作弊的行为将无法被有效地识别。因此需要将数据做访问时间、用户、访问对象等多维度的聚集，让用户的行为产生关联，从而从中甄别出异常的行为。
[0035]因此，在本发明中，首先根据基本试听规则过滤试听数据，然后提取出用户试听歌曲的多项试听特征值，并根据多项试听特征值结合模型和阈值判断用户对试听行为的贡献，从而做到对可能作弊的用户的甄别。
[0036]具体地，首先，根据预设的试听特征值评分表和试听特征值的数据分别对每项试听特征值进行评分，然后，根据每项试听特征值对应的分数计算用户的试听贡献值。在本发明的一个实施例中，多项试听特征值可包括平均歌曲试听时间、连续试听时间、用户在预定的时间内试听同一首歌曲的次数等。
[0037]例如，可参照如下表1的平均歌曲试听时间评分表为用户的平均歌曲试听时间进行评分。其中，平均歌曲试听时间评分表可根据大量的统计数据进行设置。根据表1，假设用户的平均歌曲试听时间为1.75分钟，则可评分为80分。
[0038]
【权利要求】
1.一种试听反作弊的方法，其特征在于，包括以下步骤: S1.保存用户每次试听歌曲的记录； S2.读取用户每次试听歌曲的试听标签； S3.根据所述试听标签判断用户的行为是否明显作弊； S4.如果判断所述用户的行为为明显作弊行为，则输出报告显示用户的行为为作弊行为，否则继续执行步骤S5; S5.根据用户试听歌曲的记录提取用户试听歌曲的多项试听特征值，并根据所述多项试听特征值计算用户的试听贡献值。
2.根据权利要求1所述的试听反作弊的方法，其特征在于，所述试听标签包括:开始播放标签、60s播放标签和播放完成标签。
3.根据权利要求1或2所述的试听反作弊的方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括: 如果I分钟内的60s播放标签的次数大于I次，则确定所述用户的行为为明显作弊行为。
4.根据权利要求1所述的试听反作弊的方法，其特征在于，所述试听特征值包括:平均歌曲试听时间、连续试听时间、用户在预定时间内试听同一首歌曲的次数。
5.根据权利要求1所述的试听反作弊方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括: 根据预设的试听特征值评分表和试听特征值的数值分别对每项试听特征值进行评分； 根据每项试听特征值对应的分数计算用户的试听贡献值。
6.根据权利要求1或4所述的试听反作弊的方法，其特征在于，所述步骤S5还包括: 如果用户在预定时间试听同一首歌曲的次数超过预定的次数阈值，则确定所述用户的行为为作弊行为； 如果所述平均歌曲试听时间小于预定的时间阈值，则确定所述用户的行为为作弊行为。
7.一种试听反作弊的系统，其特征在于，包括: 保存模块，用于保存用户每次试听歌曲的记录； 读取模块，用于读取用户每次试听歌曲的试听标签； 第一判断模块，用于根据所述试听标签判断用户的行为是否明显作弊； 提取模块，用于在所述第一判断模块确定所述用户的行为为非明显作弊行为时，根据用户试听歌曲的记录提取用户试听歌曲的多项试听特征值； 计算模块，用于根据所述多项试听特征值计算用户的试听贡献值。
8.根据权利要求7所述的试听反作弊系统，其特征在于，所述试听标签包括:开始播放标签、60s播放标签和播放完成标签。
9.根据权利要求7或8所述的试听反作弊系统，其特征在于，如果I分钟内的60s播放标签的次数大于I次，则所述第一判断模块确定所述用户的行为为作弊行为。
10.根据权利要求7所述的试听反作弊系统，其特征在于，所述试听特征值包括:平均歌曲试听时间、连续试听时间、用户在预定时间内试听同一首歌曲的次数。
11.根据权利要求7所述的试听反作弊系统，其特征在于，所述计算模块具体包括: 评分单元，用于根据预设的试听特征值评分表和试听特征值的数值分别对每项试听特征值进行评分； 计算单元，用于根据每项试听特征值对应的分数计算用户的试听贡献值。
12.根据权利要求7或11所述的试听反作弊系统，其特征在于，还包括: 第二判断模块，用于根据所述多项试听特征值和预设的特征值阈值判断用户的行为是否作弊。
13.根据权利要求12所述的试听反作弊系统，其特征在于，如果用户在预定时间内试听同一首歌曲的次数超过预定的次数阈值，或者如果所述平均歌曲试听时间小于预定的时间阈值，则所述第二判断模块确定所述用户的行为为作弊行为。
【文档编号】G06F19/00GK103632025SQ201210309507
【公开日】2014年3月12日 申请日期:2012年8月27日 优先权日:2012年8月27日
【发明者】杜先撰 申请人:北京百度网讯科技有限公司