[發明專利]異常交易數據的識別方法、裝置及設備

有效

• 申請號: 202010629806.2
• 申請日: 2020-07-03
• 公開（公告）號: CN111949702B
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 曾凡虎;汪安輝
• 申請（專利權）人: 浙江口碑網絡技術有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/00;G06Q40/04
• 代理公司: 北京中強智尚知識產權代理有限公司 11448
• 代理人: 黃耀威

本申請公開了一種異常交易數據的識別方法、裝置及設備，涉及計算機技術領域，能夠提高異常交易數據識別結果的覆蓋率，進而準確識別出異常交易數據。其中方法包括：響應于交易數據的識別指令，獲取交易數據中用戶以及實體對象所涉及的交易特征參數；將用戶以及實體對象所涉及的交易特征參數形成多個維度特征輸入至預先構建的異常識別模型中，得到交易數據的識別結果，該異常識別模型基于輸入的多個維度特征輸出交易數據的識別結果，該識別結果用于表征輸入的用戶與實體對象之間是否存在關聯關系；若交易數據的識別結果中表征所述輸入的用戶與實體對象之間存在關聯關系，則將具有關聯關系的用戶與實體對象所涉及的交易數據確定為異常交易數據。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其是涉及到一種異常交易數據的識別方法、裝置及設備。

背景技術

隨著互聯網技術的不斷發展，涌現出越來越多的線上平臺，線上平臺可以充分挖掘線下資源，進而促進用戶利用線上平臺與實體對象進行線下交易。對于線下門店內的商家端，為了能夠提高訂單數量，獲取到更多的有效資源，往往會試圖利用店內工作人員或周圍朋友的終端去提交訂單，使得交易數據達到獲取權益的門檻條件。

由于訂單數據的有效性能夠直接影響到線上平臺的信譽，一旦線上平臺識別出訂單數據中存在異常交易數據，說明該訂單可能為虛假訂單，無法納入正常的交易數據。現有技術中，為了保證訂單數據的有效性，線上平臺可以通過識別訂單數據所提供的特征信息與線下門店的特征信息進行相似度計算，進而識別出訂單數據中的異常交易數據。然而，現有的訂單數據中地址信息復雜多樣，存在錯誤識別和地址缺失的情況下很容易遺漏異常交易數據，使得異常交易數據的識別結果覆蓋率較低，無法對訂單數據中異常交易數據進行準確識別。

發明內容

有鑒于此，本申請提供了一種異常交易數據的識別方法、裝置及設備，主要目的在于解決現有技術中異常交易數據的識別結果覆蓋率較低，無法對訂單數據中異常交易數據進行準確識別的問題。

根據本申請的第一個方面，提供了一種異常交易數據的識別方法，該方法包括：

響應于交易數據的識別指令，獲取交易數據中用戶以及實體對象所涉及的交易特征參數；

將所述用戶以及實體對象所涉及的交易特征參數形成多個維度特征輸入至預先構建的異常識別模型中，得到交易數據的識別結果，其中，所述異常識別模型基于輸入的多個維度特征輸出交易數據的識別結果，所述識別結果用于表征輸入的用戶與實體對象之間是否存在關聯關系；

若所述交易數據的識別結果中表征所述輸入的用戶與實體對象之間存在關聯關系，則將具有關聯關系的用戶與實體對象所涉及的交易數據確定為異常交易數據。

在本發明另一實施例中，所述交易特征參數包括實體對象特征參數、用戶在實體對象中進行交易所捕獲的特征參數，所述獲取交易數據中用戶以及實體對象所涉及的交易特征參數，具體包括：

利用實體對象的注冊信息以及交易數據中用戶所連接的熱點信息，獲取交易數據中實體對象特征參數；

利用特征標簽訓練的數據模型分析交易數據中的用戶數據，獲取用戶在實體對象中進行交易所捕獲的特征參數。

在本發明另一實施例中，所述實體對象特征參數包括實體對象地址參數和實體對象熱點參數，所述利用實體對象的注冊信息以及交易數據中用戶所連接的熱點信息，獲取交易數據中實體對象特征參數，具體包括：

通過將所述注冊信息與預先設置的地址關鍵字段進行匹配，獲取交易數據中實體對象地址參數；

通過對交易數據中用戶所連接的各個熱點信息進行統計分析，獲取交易數據中實體對象熱點參數。

在本發明另一實施例中，所述通過對交易數據中用戶所連接的各個熱點信息進行統計分析，獲取交易數據中實體對象熱點參數，具體包括：