[發明專利]網上交易平臺中交易實體信用評估方法、裝置及系統

在審

• 申請號: 201610118252.3
• 申請日: 2016-03-02
• 公開（公告）號: CN107153977A
• 公開（公告）日: 2017-09-12
• 發明（設計）人: 胡始昌
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司11127
• 代理人: 黨曉林,周達

技術領域

本申請涉及網絡數據處理領域，特別涉及一種網上交易平臺中交易實體信用評估方法、裝置及系統。

背景技術

網上交易平臺是一個第三方的交易安全保障平臺，主要作用是為了保障交易雙方在網上進行交易的安全，誠信等問題。通過網上交易平臺，銷售方和購買方之間可以進行電子商務等活動。在電子商務活動中，要求網上交易平臺能夠對銷售方的信用值作出合理的評價，以便于購買方能夠準確選擇信用值高的銷售方進行交易。

目前，現有網上交易平臺多提供累加的信用評價方式，比如累計銷量等。現有網上交易平臺提供的信用評價方式評價的因素比較單一化，其評價時主要采用了成交量等因素。然而，在逐利的前提下，一些銷售方采用了虛假交易等違規的操作，例如人為制造訂單等方式來提高成交量，從而虛假地提高了信用值。上述虛假提高信用值的方式可以造成現有的網上交易平臺評價體系失信，不能對銷售方作出相對客觀的信用評價。

發明內容

本申請實施方式的目的是提供一種網上交易平臺中交易實體信用評估方法、裝置及系統，以對交易實體信用值作出客觀的評價。

為解決上述技術問題，本申請提供一種網上交易平臺中交易實體信用評估方法，其包括：獲取網上交易平臺中每個交易實體對應的歷史交易數據；從所述歷史交易數據中以多個預定特征維度分別抽取多組特征數據，每個所述預定特征維度包括至少一個與所述特征數據相對應的預定特征；將與所述預定特征維度的預定特征相對應的特征數據代入對應的預設基準模型，獲得所述預定特征維度對應的表征值，所述交易實體的所述多個預定特征維度的表征值形成表示所述交易實體的表征向量；其中，每個所述表征向量對應一個交易實體，每個所述預設特征維度均對應一個預設基準模型，所述預設基準模型基于所述網上交易平臺的每個所述預定特征維度的歷史交易數據構建；基于將每個所述表征向量的表征值按照預定算法代入預設評估模型進行運算，得出每個所述交易實體的信用值；其中，所述預設評估模型基于所 述網上交易平臺的歷史交易數據對每個所述表征值分配權值。

本申請還提供一種網上交易平臺中交易實體信用評估裝置，其包括：數據獲取模塊，用于獲取網上交易平臺中交易實體對應的歷史交易數據；特征抽取模塊，用于從所述歷史交易數據中以多個預定特征維度分別抽取多組特征數據，每個所述預定特征維度包括至少一個與所述特征數據相對應的預定特征；表征向量形成模塊，用于將與所述預定特征維度的預定特征相對應的特征數據代入對應的預設基準模型，獲得所述預定特征維度對應的表征值，所述交易實體的所述多個預定特征維度的表征值形成表示所述交易實體的表征向量；其中，每個所述表征向量對應一個交易實體，每個所述預設特征維度均對應一個預設基準模型，所述預設基準模型基于所述網上交易平臺的每個所述預定特征維度的歷史交易數據構建；信用值確定模塊，用于將每個所述表征向量代入預設評估模型，得出所述交易實體的信用值；其中，所述預設評估模型基于所述網上交易平臺的歷史交易數據對每個所述表征值分配權值。

本申請還提供一種網上交易平臺中交易實體信用評估系統，其包括：存儲器、處理器；所述存儲器存儲有網上交易平臺中交易實體對應的歷史交易數據；所述處理器用于從所述歷史交易數據中以多個預定特征維度分別抽取多組特征數據，每個所述預定特征維度包括至少一個與所述特征數據相對應的預定特征；將與所述預定特征維度的預定特征相對應的特征數據代入對應的預設基準模型，獲得所述預定特征維度對應的表征值，所述交易實體的所述多個預定特征維度的表征值形成表示所述交易實體的表征向量；其中，每個所述表征向量對應一個交易實體，每個所述預設特征維度均對應一個預設基準模型，所述預設基準模型基于所述網上交易平臺的每個所述預定特征維度的歷史交易數據構建；將每個所述表征向量代入預設評估模型，得出所述交易實體的信用值；其中，所述預設評估模型基于所述網上交易平臺的歷史交易數據對每個所述表征值分配權值。

由以上本申請實施方式提供的技術方案可見，通過從網上交易平臺的歷史交易數據中抽取多個預定特征維度的多組特征數據，并將每個預定特征維度的特征數據代入對應的預設基準模型，獲得與所述預定特征維度對應的表征值，所述多個預定特征維度的表征值形成表示所述交易實體的表征向量，將所述表征向量的表征值代入預設評估模型，得出所述交易實體的信用值。相比于現有的單純通過成交量來評價銷售方信用值而言，能夠對交易實體信用值作出更為客觀的評價，從而獲得綜合可信的交易實體的信用值。此外，由于所述信用評估方法考慮進了例如刷單情況等影響評價的因素，可以有效抵制交易實體的刷單行為。

附圖說明