[發(fā)明專利]惡意訂單識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710833495.X
• 申請日: 2017-09-15
• 公開（公告）號: CN109509048B
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王曉勤;游正朋
• 申請（專利權(quán)）人: 北京京東尚科信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06
• 代理公司: 北京律智知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11438
• 代理人: 王輝;闞梓瑄

本公開提供了一種惡意訂單識別方法、惡意訂單識別裝置、電子設(shè)備以及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，涉及電子商務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：在接收到當(dāng)前訂單請求時，獲取所述當(dāng)前訂單地址信息以及多個歷史訂單地址信息；計算所述當(dāng)前訂單地址信息與多個所述歷史訂單地址信息的公共字符串；構(gòu)建一訂單識別模型并根據(jù)所述訂單識別模型和所述公共字符串對所述當(dāng)前訂單進(jìn)行預(yù)測和識別。該方法可以提高惡意訂單識別的效率和準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及電子商務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種惡意訂單識別方法、惡意訂單識別裝置、電子設(shè)備以及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，出現(xiàn)了大量的電商平臺。在各電商平臺中，經(jīng)常會出現(xiàn)大量刷單的惡意訂單。

現(xiàn)有技術(shù)中，一般結(jié)合收貨地址信息進(jìn)行惡意訂單識別，主要有兩種方式：第一種方式涉及對地址做層級處理，具體而言，首先對地址做分詞處理，即按照省、市、縣、區(qū)、鎮(zhèn)、街道、路等標(biāo)準(zhǔn)地址等級進(jìn)行切分，然后基于地址等級并結(jié)合其它訂單維度進(jìn)行數(shù)據(jù)加工，加工特征，進(jìn)而在已加工特征的基礎(chǔ)上基于分類模型進(jìn)行惡意訂單識別；第二種方式涉及對惡意地址添加黑名單處理。

上述基于地址標(biāo)準(zhǔn)層級進(jìn)行惡意訂單識別的方法中，由于在地址中可能存在很難按照省、市、縣、區(qū)、鎮(zhèn)等標(biāo)準(zhǔn)地址等級來區(qū)分的內(nèi)容，這些不能按照標(biāo)準(zhǔn)地址等級區(qū)分的內(nèi)容會對模型識別造成干擾，從而造成漏識別；將惡意地址添加至黑名單庫的方法，是在出現(xiàn)惡意地址的基礎(chǔ)上才將該地址加入黑名單庫，在時間上存在一定的滯后性，且維護(hù)成本較大，不利于惡意地址的動態(tài)識別。

需要說明的是，在上述背景技術(shù)部分公開的信息僅用于加強(qiáng)對本公開的背景的理解，因此可以包括不構(gòu)成對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

發(fā)明內(nèi)容

本公開的目的在于提供一種惡意訂單識別方法、惡意訂單識別裝置、電子設(shè)備以及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，進(jìn)而至少在一定程度上克服由于相關(guān)技術(shù)的限制和缺陷而導(dǎo)致的一個或者多個問題。

本公開的其他特性和優(yōu)點(diǎn)將通過下面的詳細(xì)描述變得顯然，或部分地通過本公開的實(shí)踐而習(xí)得。

根據(jù)本公開的一個方面，提供一種惡意訂單識別方法，包括：

在接收到當(dāng)前訂單請求時，獲取所述當(dāng)前訂單地址信息以及多個歷史訂單地址信息；

計算所述當(dāng)前訂單地址信息與多個所述歷史訂單地址信息的公共字符串；

構(gòu)建一訂單識別模型并根據(jù)所述訂單識別模型和所述公共字符串對所述當(dāng)前訂單進(jìn)行預(yù)測和識別。

在本公開的一種示例性實(shí)施例中，計算所述當(dāng)前訂單地址信息與多個所述歷史訂單地址信息的公共字符串包括：

采用動態(tài)規(guī)劃算法計算所述當(dāng)前訂單地址信息與預(yù)設(shè)時長內(nèi)的多個所述歷史訂單地址信息的所述公共字符串。

在本公開的一種示例性實(shí)施例中，采用動態(tài)規(guī)劃算法計算所述當(dāng)前訂單地址信息與預(yù)設(shè)時長內(nèi)的多個所述歷史訂單地址信息的所述公共字符串包括：

獲取與所述當(dāng)前訂單地址信息相似的預(yù)設(shè)時長內(nèi)的所有所述歷史訂單地址信息；

利用最大公共序列算法計算所述當(dāng)前訂單地址信息與各所述歷史訂單地址信息的最長公共字符串。

在本公開的一種示例性實(shí)施例中，對所述當(dāng)前訂單進(jìn)行預(yù)測和識別包括：

采用隨機(jī)森林算法對所述訂單識別模型進(jìn)行離線訓(xùn)練；

根據(jù)離線訓(xùn)練后的所述訂單識別模型對所述當(dāng)前訂單進(jìn)行在線預(yù)測和識別。

在本公開的一種示例性實(shí)施例中，采用隨機(jī)森林算法對所述訂單識別模型進(jìn)行離線訓(xùn)練包括：