[發明專利]一種惡意訂單識別方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 201911170262.1
• 申請日: 2019-11-26
• 公開（公告）號: CN112950298A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 李慧
• 申請（專利權）人: 北京沃東天駿信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q10/06
• 代理公司: 北京德琦知識產權代理有限公司 11018
• 代理人: 謝安昆;宋志強

本發明提供了一種惡意訂單識別方法、裝置及存儲介質，該方法包括：預先獲取歷史訂單信息、每一訂單對應的關聯信息和惡意標志，根據獲取的歷史訂單信息、每一歷史訂單對應的關聯信息和惡意標志生成惡意訂單識別模型；其中，所述關聯信息包括：下單賬戶信息及下單賬戶的惡意度、目標貨物提供者信息及目標貨物提供者的惡意聚集度、和/或目標貨物信息及目標貨物惡意聚集度；獲取待識別訂單信息和待識別訂單對應的關聯信息；將待識別訂單信息和待識別訂單對應的關聯信息輸入所述惡意訂單識別模型，得到待識別訂單的惡意度；根據待識別訂單的惡意度判斷待識別訂單是否是惡意訂單。本發明能夠提高惡意訂單識別的精準度。

技術領域

本發明涉及信息處理技術領域，特別涉及一種惡意訂單識別方法、裝置及存儲介質。

背景技術

伴隨電商行業發展，平臺流量越來越高，客戶的惡意手法也日漸豐富，商家出現集中性投訴被惡意訂單攻擊情況，由于惡意訂單造成的損失日益加劇。且被商家主動提報的惡意訂單僅僅占惡意訂單本身的一部分，大量的惡意訂單還在張狂的增長。與此同時，客服人員在識別惡意訂單時，需要考量諸多因素和場景，如訂單本身的屬性、下單賬戶的情況、商品及商家的信用等。因此判別惡意訂單的流程非常廢雜冗長，因此自動化的惡意訂單精準識別方法迫在眉睫。

現有惡意訂單識別方法主要有基于規則的惡意訂單判別和基于訂單維度屬性的惡意訂單識別二分類模型兩種。其中，

1)基于規則的惡意訂單判別過程如圖1所示，主要是依據客服及商家的業務經驗總結惡意訂單規則，如訂單單價超過某限定值、當天下單未支付比例大于某閾值等強規則，通過規則疊加的方式給予訂單惡意得分，再依賴人工經驗給出得分閾值，高于某閾值則為惡意訂單、低于閾值則為正常訂單。由于惡意訂單規則大多來源于業務經驗，受主觀因素影響，且各個規則互相獨立，未考慮規則之間的關聯性，會引起對訂單的評價虛高或虛低，出現誤判，因此這種方法存在惡意訂單判別的準確率低，誤傷率高的缺點。

2)基于訂單維度屬性的惡意訂單識別二分類模型如圖2所示，通過輸入訂單自身屬性維度特征、訂單相關賬戶特征、交易行為特征等維度建立二分類模型，輸出訂單被判別為惡意的概率值，通過判定閾值將訂單分為惡意訂單和非惡意訂單。此種方法僅從訂單維度進行分析，未考慮訂單相關的賬戶、商品、商家的連帶影響，因此對惡意訂單的判別較為片面，參考性較弱，也存在識別結果不夠精準的問題。

可以看出，以上兩種惡意訂單識別方法，都存在精準度不足的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種惡意訂單識別方法、裝置及存儲介質，能夠提高惡意訂單識別的精準度。

為了達到上述目的，本發明提供了如下技術方案：

一種惡意訂單識別方法，包括：

預先獲取歷史訂單信息、每一歷史訂單對應的關聯信息和惡意標志，根據獲取的歷史訂單信息、每一歷史訂單對應的關聯信息和惡意標志生成惡意訂單識別模型；其中，所述關聯信息包括：下單賬戶信息及下單賬戶的惡意度、目標貨物提供者信息及目標貨物提供者的惡意聚集度、和/或目標商品貨物信息及目標貨物的惡意聚集度；

獲取待識別訂單信息，以及獲取待識別訂單對應的關聯信息；

將待識別訂單信息和待識別訂單對應的關聯信息輸入所述惡意訂單識別模型，得到待識別訂單的惡意度；

根據待識別訂單的惡意度判斷待識別訂單是否是惡意訂單。

一種惡意訂單識別裝置，包括：

生成單元，用于預先獲取歷史訂單信息、每一歷史訂單對應的關聯信息和惡意標志，根據獲取的歷史訂單信息、每一歷史訂單對應的關聯信息和惡意標志生成惡意訂單識別模型；其中，所述關聯信息包括：下單賬戶信息及下單賬戶的惡意度、目標貨物提供者信息及目標貨物提供者的惡意聚集度、和/或目標貨物信息及目標貨物的惡意聚集度；