[发明专利]电子商品异常交易过程的确定方法及其装置

权利要求书

1.一种预测电子商品交易量的方法，其特征在于，包括：

在商品交易数据库记录的历史交易数据中提取规定数目的历史交易数据，其中每一个历史交易数据对应一个商品在交易过程中的历史交易数据；

根据提取的规定数目的历史交易数据，执行下述商品交易量预测处理：

根据预先规定的需提取的各交易特征，针对提取的每一个历史交易数据，提取该历史交易数据中对应的交易特征值，构成对应该历史交易数据的交易特征值集合；

根据针对每个历史交易数据分别提取构成的交易特征值集合，按照预先设定的不同数据分类原则，将提取的各个历史交易数据进行分类，其中各交易特征需同时满足相应条件时构成一个数据分类原则；

针对分类得到的每一类历史交易数据，根据该类历史交易数据中的每一个历史交易数据中分别包含的商品交易量信息，预测对应该类历史交易数据的商品交易量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在商品交易数据库记录的历史交易数据中提取规定数目的历史交易数据，具体包括：

根据商品交易数据库记录的历史交易数据中分别包含的商品销量信息的高低，将商品交易数据库中记录的历史交易数据划分为不同组；

分别在划分得到的每组历史交易数据中提取相应数目的历史交易数据，由从不同组历史交易数据中分别提取的相应数目的历史交易数据构成需要提取的规定数目的历史交易数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据该类历史交易数据中的每一个历史交易数据中分别包含的商品交易量信息，预测对应该类历史交易数据的商品交易量，具体包括：

确定该类历史交易数据中的每一个历史交易数据中分别包含的商品交易量信息的平均值，作为预测得到的对应该类历史交易数据的商品交易量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据提取的规定数目的历史交易数据，执行商品交易量预测处理，具体包括：

在提取的规定数目的历史交易数据中，随机抽取至少两个历史交易数据子集；以及

针对随机抽取的每个历史交易数据子集，分别执行一次商品交易量预测处理；

所述方法还包括：

将针对随机抽取的每个历史交易数据子集分别预测得到的对应同一类历史交易数据的商品交易量的平均值，作为最终预测得到的对应该类历史交易数据的商品交易量。

5.一种基于1～4任一权利要求所述的预测电子商品交易量的方法的电子商品异常交易过程确定方法，其特征在于，包括：

针对每一个电子商品，在商品交易数据库记录的历史交易数据中提取该商品在过去规定时长内的历史交易数据；

根据预先规定需提取的各交易特征，在提取的该商品在过去规定时长内的历史交易数据中提取对应的交易特征值；

根据提取的交易特征值同时满足的相应条件对应的数据分类原则，将针对该数据分类原则对应的一类历史交易数据预测的商品交易量，作为该商品在过去规定时长内的预测交易量；

在商品交易数据库记录的历史交易数据中提取该商品在过去规定时长内的实际交易量；

根据该商品在过去规定时长内的预测交易量和实际交易量，确定该商品在过去规定时长内是否存在异常交易。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据该商品在过去规定时长内的预测交易量和实际交易量，确定该商品在过去规定时长内是否存在异常交易，具体包括：

在确定出该商品在过去规定时长内的实际交易量大于第一规定阈值时，且该商品在过去规定时长内的实际交易量与预测交易量的比值大于第二规定阈值时，确定该商品为在过去规定时长的异常交易商品。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

根据分别针对规定数量的电子商品中，确定的每一个电子商品在过去规定时长内是否存在异常交易的情况，判断存在异常交易的电子商品的数量与规定数量的比值是否在规定的阈值区间范围内；

如果是，则分别输出每个被确定为在过去规定时长的异常交易商品的商品信息；

如果否，则重新执行在商品交易数据库记录的历史交易数据中提取规定数目的历史交易数据，并根据提取的规定数目的历史交易数据，执行商品交易量预测处理的过程。