在風控里面，用戶的行為特征是非常重要的特征，但是經常都是在比較單一的維度去提取特征，有沒有一種可能，放到二維甚至更高維度。這樣就能提取到更為抽象的特征。下面是我研究過的兩中方法，由于時間和業務變化的關系，只做了初步的探索，并沒有做到最后，這里分享給大家，看看能不能有什么啟示。

通過這種方法，很多比較明顯的特征能夠發現。

1、單一特征，雙時間維度上構建行為熱力圖，每個特征構建一個圖

2、多個特征，單時間維度，將多個特征和時間分別作為一個維度，每個用戶構建一個圖。

構建完成后，通過圖片算法，進行分類。

案例：正常商家，后天登錄時間基本和上班時間吻合

案例：異常商家，登錄時間和正常上班時間不一樣

大家可以看看自己的場景，測試下效果，我現在的業務不是很好測試，后面有機會會進行全面的測試。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【风控】作弊用户行为序列图片化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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