抖音风控中的行为序列模型

随着短视频平台的兴起，抖音凭借其独特的算法和交互方式，迅速成为全球最受欢迎的社交媒体平台之一。然而，随着用户数量的激增，平台上也出现了各种违规和作弊行为，这对平台的健康发展和用户体验构成了严重威胁。

行为序列模型作为一种新型的风控技术，近年来在抖音风控领域得到了广泛的应用。相对于传统的机器学习模型，行为序列模型具有不依赖行为画像特征，无需强专家经验挖掘高效特征等优势，能够快速响应黑产攻击，有效提升风控能力。

背景

传统的风控模型大多依赖于行为画像特征，这些特征需要由强专家经验挖掘并人工维护。这种方式存在几个问题：一是特征工程周期长，难以快速响应黑产攻击；二是黑产可以通过不断调整攻击策略来规避特征规则，导致模型效果下降。

行为序列模型则不同，它不依赖于行为画像特征，而是直接将用户行为序列作为输入。这种方式具有以下优势：

• 不依赖专家经验： 行为序列模型不需要强专家经验来挖掘高效特征，从而缩短了特征工程周期。
• 快速响应攻击： 当黑产调整攻击策略时，行为序列模型可以快速更新，从而有效应对黑产攻击。
• 泛化能力强： 行为序列模型可以学习到用户行为的共性特征，具有较强的泛化能力，可以有效识别和应对新类型的违规行为。

在抖音风控中的实践

在抖音风控中，行为序列模型主要应用于以下几个方面：

• 账号风险识别： 通过分析用户行为序列，识别具有高风险的账号，如刷量账号、僵尸账号等。
• 内容风险识别： 通过分析视频内容的行为序列，识别具有违规或不当内容的视频，如色情、暴力、虚假广告等。
• 评论风险识别： 通过分析评论行为序列，识别具有恶意或不当内容的评论，如谩骂、攻击、引战等。

模型构建

行为序列模型的构建主要涉及以下步骤：

• 特征提取： 从用户行为序列中提取特征，如行为类型、行为时间、行为间隔等。
• 模型训练： 根据提取的特征，训练一个分类或回归模型，用于预测用户行为的风险等级。
• 模型评估： 评估模型的性能，如准确率、召回率等。

算法优化

为了提升模型的性能，可以采用各种算法优化技术，如：

• 特征选择： 选择最具区分度的特征，剔除冗余特征。
• 超参数调优： 调整模型的超参数，如学习率、正则化系数等。
• 集成学习： 将多个模型集成在一起，以提升模型的泛化能力。

效果评估

行为序列模型在抖音风控中的效果评估主要通过以下指标：

• 准确率： 模型正确预测违规行为的比例。
• 召回率： 模型识别出所有违规行为的比例。
• F1值： 准确率和召回率的加权平均值。

通过持续的模型优化和效果评估，行为序列模型在抖音风控中取得了显著的效果，有效提升了平台的风险识别能力，保障了平台的健康发展和用户体验。