基于逻辑回归的实时识别异常关注的方法及系统

摘要

本发明实施例提供一种基于逻辑回归的实时识别异常关注的方法及系统，包括：获取用户行为日志，将预设时间段内每个用户的所有行为特征形成各自相应的行为特征列表；根据每个用户的行为特征列表，周期性统计在前一预设时间段内的各用户相应的行为特征表征值并保存在数据库内；收到某一用户向其他用户发起的关注请求时，自数据库中获取该用户的最新行为特征表征值、该用户所要关注的其他用户的最新行为特征表征值；并利用预先训练的用户特征逻辑回归模型进行训练，返回逻辑回归训练结果；将逻辑回归训练结果与预设概率阈值进行比较，判断该用户向其他用户发起的关注是否为异常关注。有效的实时的判断当前关注行为是否为异常，降低对正常用户的干扰。