简介： 本申请提供一种用户操作检测方法及程序产品。首先获取多份行为数据，并根据行为数据和各预设时间粒度确定原始特征列表，再根据原始特征列表和预设特征筛选策略筛选目标特征，最后基于预设代价矩阵结合预设训练模型、目标特征及结果数据生成检测模型，通过检测模型对用户操作是否为本人行为进行检测。自适应筛选得到目标特征，不完全依赖人工经验而更注重行为数据本身，从而不会因特征选取失衡导致检测模型失效，还能提高检测模型的迭代频率以对未知非本人行为有效识别。针对应用场景样本不均衡的特殊性，采用预设代价矩阵充分考虑不同类型样本的损失代价，检测模型对用户操作的检测以追求最小损失代价为目的，有效维护用户及相应机构权益。