[发明专利]电子商品异常交易过程的确定方法及其装置

说明书

技术领域

本申请涉及基于互联网技术实现电子商品交易的技术领域，尤其是涉及一种预测电子商品交易量的方法及其装置，以及一种电子商品异常交易过程的确定方法及其装置。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，基于互联网环境进行电子商品交易的处理技术越来越受到重视。其中，以电子商品的交易处理记录信息为核心的诚信评价体系是整个互联网电子商品对象良性交易的基础，相反地，炒作信用则会严重破坏整个基于互联网环境为平台的电子商务交易处理产业的健康良性发展。

具体地，诚信评价是指在基于互联网环境为平台的电子商务交易处理过程中，每一笔电子数据交易处理完成之后，购买方和卖方都有权使用电子投票信息或发帖等形式，对卖方出售的电子商品的具体情况做出自己认为的好、中、差等评价。即针对一个出售电子商品的卖家，其积累的好的信用评价越多，就代表该卖方的服务质量、商品质量等越好，这样这个卖方提供的电子商品信息就会越来越多地受到其他买方的欢迎，从而使其能够获得更多的收益。

具体地，炒作信用是指单纯采用以增加电子商品卖方的信用为目的的虚假交易方式，从形式上提高电子商品卖方的好的信用评价，从而基于这些虚假的信用评价去吸引更多的商品购买方的注意，进而达到获得更多收益的目的。例如电子商品的卖方通过一些虚假手段进行多次虚假电子交易处理，其具体可以为自己同时注册多个不同的买家账户，分别使用其注册的不同买家账号进行多次购买自己出售的电子商品信息，也可以与周边朋友间相互购买各自提供的电子商品信息，通过这些虚假的交易处理手段就可以从表面上提高自己的信用评价，以达到信用炒作的目的。

由于大量信用炒作的情况存在，因此对电子商品交易的良性发展造成了十分不良的影响，所以如何从大量的电子交易处理数据信息中去主动发现异常的电子商品交易处理过程，已经成为一个现在越来越受到关注的课题。

目前，通常采用如下方式从大量的电子交易处理数据信息中去主动发现异常的电子商品交易处理过程：

1、在互联网平台记录的大量电子交易处理数据信息中，收集大量经过人工判别的电子交易处理数据；

2、预先人为设计各种电子商品交易处理特征；

3、通过对收集到的大量经过人工判别的电子交易处理数据进行分析，得到预先设计的每种处理特征分别在正常交易处理过程中与异常交易处理过程中的分布情况；

4、根据得到的每种处理特征分别在正常交易处理过程中与异常交易处理过程中的分布情况，找出其中分布情况区分度比较大的特征；

5、根据找出的这些特征，建立相应规则，基于建立的相应规则去发现电子交易过程中的异常交易过程。

以一个例子来说明上述的发现异常电子商品交易处理的过程，首先通过人工的方法随机挑选1000个电子商品信息，然后人工审核这1000个电子商品信息，人工识别出里面有参与虚假交易(异常交易)的电子商品信息。并预先设计两种电子商品交易处理特征，具体包括：针对一个电子商品交易过程中从交易创建到交易完成的平均时长，电子商品交易的平均购买量。计算上述人工审核过的1000个电子商品的这两种处理特征的值，然后根据计算结果，分析这两个处理特征的值在电子商品的异常交易过程中和正常交易过程中各自的平均值。如果根据计算得到的平均值，发现大部分异常交易处理过程的平均交易处理时长比正常交易平均处理时长要短的多，通常异交易处理的平均交易处理时长在2小时以内，而正常交易处理的平均交易处理时长在2天以上，则证明平均交易处理时长这个处理特征值在电子商品的正常交易过程中和异常交易过程中的区分度比较大；而电子商品的平均购买量这个处理特征值在异常交易处理过程中和正常交易处理过程的区分度不明显。所以根据上面的发现，这里可以制定一条规则，具体为：如果针对某个电子商品的平均交易处理时长低于2小时，则可以判定该电子商品属于异常交易处理的电子商品。