[发明专利]一种生成网上交易中交易数据的方法及系统在审
申请号: | 201410145179.X | 申请日: | 2014-04-11 |
公开(公告)号: | CN103886498A | 公开(公告)日: | 2014-06-25 |
发明(设计)人: | 张小力 | 申请(专利权)人: | 上海本家空调系统有限公司 |
主分类号: | G06Q30/06 | 分类号: | G06Q30/06 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 200433 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 生成 网上交易 交易 数据 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及电子商务领域,特别是涉及一种生成网上交易中交易数据的方法及系统。
背景技术
由于近年来,电子商务逐渐成为互联网经济发展的主要潮流,依托于互联网等信息技术的电子商务应用,目前在全世界范围内以惊人的速度普及与发展。事实上,电子商务正逐渐成为整个社会经济活动中的一个越来越重要的组成部分。随着电子商务的普及与发展,人们对传统的商业行为是否能够在网络上重现越来越关注。
电子商务的关键环节之一是支付结算体系,在网上购物时,买家一般使用网上银行、或第三方账户或货到付款进行支付。现有的交易信息处理方法为,买家拍下欲购买的商品后,系统根据商品的信息生成一条交易订单,买家可以使用网银、第三方账户或现金的方式支付,当一次性支付的金额等于该商品的价格时,交易订单汇总显示用户已付款,接下来卖家就可以发货给买家。
随着电子商务的不断发展,网购平台上的大金额商品也越来越多,比如用于工厂的暖通设备、机电设备等。用户因购买力不足或只需满足租赁需求时,就只能支付部分货款,剩余货款通过贷款等形式支付。对于卖家或网购平台而言,其在用户租赁结束后、或用户因无力偿付贷款、或用户不想再使用该商品时,仍然可以收回这些耐用性的商品,继续二次出售或租赁,在充分发挥商品价值的同时,从中再赚取利润。
当用户需要通过网上贷款购买商品时,贷款方如何根据用户的信用等因素确定贷款金额已成为亟待解决的问题。专利号为CN200910139466.9的专利通过采集网络用户的相关信息,对信息进行分类,再将数据按照设定的规则进行打分而获得网络用户的信用度分值。但是该方法只是单一地依赖于用户的信用度,如果一些不法分子利用网络漏洞进行网上欺诈,例如,通过相互转账来提高自己的总交易量、通过两个账户相互好评等种种不诚信的手段来提高自己的伪信用,会给交易带来不可估量的损失。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种生成网上交易中交易数据的方法及系统,用于解决现有技术中在评估网上交易数据时单纯依赖用户的信用度的问题。
为实现上述目的及其他相关目的,本发明提供一种生成网上交易中交易数据的方法,该方法包括以下步骤:
根据交易商品的属性生成第一交易数据;
通过网络获取用户的属性数据和行为数据,并根据所述属性数据和行为数据生成第二交易数据;
将所述第一交易数据和所述第二交易数据进行加权处理,生成综合交易数据。
优选地,将所述第一交易数据和所述第二交易数据进行加权处理进一步包括:
根据商品的交易时间生成第三交易数据;
以及将所述第一交易数据、所述第二交易数据和所述第三交易数据进行加权处理,生成综合交易数据。
优选地,所述第一交易数据的权重大于所述第二交易数据的权重。
优选地,所述商品的属性至少包括:商品的价格、类型、性能和新旧程度。
优选地,所述根据交易商品的属性生成第一交易数据进一步包括:
将所述交易商品的属性拆分为不同属性类别的至少一个属性,其中,所述每个属性类别分别被赋予权重,每个属性类别下的每个属性又分别被赋予权重;
综合所述属性类别和所述属性的权重,得到所述交易商品属性的总权重;
将所述总权重与权重评分列表作对比,根据对比结果确定所述第一交易数据,其中,所述权重评分列表根据所有商品的属性数据建立。
优选地,所述用户的属性数据至少包括:用户在交易网站的注册时间、用户的身份验证情况、用户的注册信息;所述用户的行为数据至少包括网站点击行为、用户交易数据及行为和资金变动数据及行为。
优选地,根据所述属性数据和行为数据生成第二交易数据进一步包括:
根据所述属性数据和行为数据建立评估模型;
根据所述评估模型的评估结果生成所述第二交易数据。
相应地,本发明还提供了一种生成网上交易中交易数据的系统,包括:
第一交易数据生成模块,用于根据交易商品的属性生成第一交易数据;
第二交易数据生成模块,用于通过网络获取用户的属性数据和行为数据,并根据所述属性数据和行为数据生成第二交易数据;
综合交易数据生成模块,用于将所述第一交易数据和所述第二交易数据进行加权处理,生成综合交易数据。
优选地,所述综合交易数据生成模块进一步包括:
第三交易数据生成单元,用于根据商品的交易时间生成第三交易数据;
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