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《无监督算法在虎牙风控的探索与实践》 在当今的互联网环境中，尤其是对于直播平台如虎牙来说，风险管理是至关重要的。面对营销活动作弊、内容违规、刷量刷榜等一系列风险，传统的风控手段，如专家规则和有监督学习模型，已经无法满足实时、高效和精准的需求。因此，无监督算法的应用成为了新的解决方案，它能够在无需预先标注样本的情况下，识别新型欺诈行为和黑产团伙，从而提高风控系统的主动性。 我们来看一下虎牙面临的业务场景和风险。虎牙的营销活动如百宝箱、藏宝图等容易成为作弊的目标，直播、视频内容的违规行为也时有发生，包括直播违规、弹幕违规等。此外，刷量刷榜、充值作弊、渠道流量作弊等行为也对平台的公平性和稳定性构成威胁。黑产通过虚拟运营商手机号、模拟器等手段进行账号作弊，利用IP、设备或自动化工具进行欺诈活动，甚至涉及变现和套利，这些都对风控提出了更高的要求。 面对这些挑战，无监督算法的优势在于其能够主动检测和预防新型攻击，精准识别潜在的欺诈行为，同时减少误报，并且其结果具有一定的可解释性。无需依赖大量标注数据，无监督算法可以快速适应欺诈手段的变化，识别出黑产团伙，提前布防。 在实践过程中，虎牙风控系统构建了一套包含结构化和非结构化数据处理的框架。结构化数据经过预处理和特征权重计算后，输入到无监督学习引擎进行团伙识别。非结构化数据则通过自动规则引擎进行处理，再结合人工评估进行团伙合并和风险等级判定。在计算用户相似度时，最初可能采用简单的Jaccard距离，但为了提高准确性，会考虑特征权重，优化为带权重的Jaccard距离。特征权重的计算通常基于特征出现的频率，高频率的特征权重相对较低。 在算法选择上，虎牙采用了基于模块度的社区划分（LOUVAIN）和基于最小熵原理的聚类（INFOMAP）等方法。这些算法能够根据用户间的相似度和聚集性发现潜在的黑产团伙。同时，考虑到黑产的资源共享特性，密度聚类算法如DBSCAN和OPTICS也被应用，它们能更有效地捕捉到具有高密度连接的团伙。DBSCAN的优点是可以通过业务经验和统计分析确定ε值，但对ε的敏感性可能导致团伙遗漏；而OPTICS则不依赖全局变量ε，能够揭示更复杂的聚类结构。 通过无监督算法的应用，虎牙风控系统能够实时监控并快速响应各类风险行为，提高了欺诈检测的覆盖率和精确性，降低了误杀率，有效地保护了平台的健康运行和用户体验。然而，随着黑产技术的不断升级，风控系统也需要持续优化和迭代，不断探索更先进的无监督学习算法和技术，以应对未来的挑战。