[发明专利]一种违规商户识别方法和装置有效
申请号: | 201810960518.8 | 申请日: | 2018-08-22 |
公开(公告)号: | CN109299954B | 公开(公告)日: | 2022-04-15 |
发明(设计)人: | 刘红宝;郑建宾;赵金涛;李旭瑞 | 申请(专利权)人: | 中国银联股份有限公司 |
主分类号: | G06Q30/00 | 分类号: | G06Q30/00 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 黄志华 |
地址: | 200135 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 违规 商户 识别 方法 装置 | ||
1.一种违规商户识别方法,其特征在于,包括:
获取预设时段内在待识别商户发生交易的用户的交易信息;所述用户的交易信息包括L个交易信息组,所述交易信息组为相邻且交易区域不同的两条交易信息,L为大于0的整数;
针对任意一个用户,针对所述用户的交易信息中任意一个交易信息组,确定所述交易信息组与交易习惯模型的中心点之间的第一距离;判断所述第一距离是否大于所述交易习惯模型的第二距离,所述第二距离为历史交易信息组与所述交易习惯模型的中心点之间的最大距离,所述历史交易信息组为相邻且交易区域不同的两条历史交易信息;若是,则确定所述交易信息组与所述交易习惯模型不匹配,否则确定所述交易信息组与所述交易习惯模型匹配;所述交易习惯模型是根据所述用户的历史交易信息确定的标准化矩阵;所述交易习惯模型的中心点为对所述交易习惯模型中的每一列元素求平均值获得的矩阵;
在确定所述用户的交易信息组与所述交易习惯模型不匹配时,将所述用户确定为异常用户;
根据在所述待识别商户中发生交易的异常用户的数量确定所述待识别商户是否为违规商户。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述交易习惯模型是根据所述用户的历史交易信息确定的,包括:
获取所述用户的历史交易信息;
从所述用户的历史交易信息中确定出M个历史交易信息组,M为大于0的整数;
确定每一个历史交易信息组的N个属性特征,N为大于0的整数;
根据所述M个历史交易信息组以及每一个历史交易信息组的N个属性特征构建所述交易习惯模型。
3.如权利要求1至2任一所述的方法,其特征在于,所述根据在所述待识别商户中发生交易的异常用户的数量确定所述待识别商户是否为违规商户,包括:
判断在所述待识别商户中发生交易的异常用户的数量是否大于第二阈值;
若是,则将所述待识别商户确定为违规商户;
否则将所述待识别商户确定为正常商户。
4.一种违规商户识别装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取预设时段内在待识别商户发生交易的用户的交易信息;所述用户的交易信息包括L个交易信息组,所述交易信息组为相邻且交易区域不同的两条交易信息,L为大于0的整数;
匹配模块,用于针对任意一个用户,针对所述用户的交易信息中任意一个交易信息组,确定所述交易信息组与交易习惯模型的中心点之间的第一距离;判断所述第一距离是否大于所述交易习惯模型的第二距离,所述第二距离为历史交易信息组与所述交易习惯模型的中心点之间的最大距离,所述历史交易信息组为相邻且交易区域不同的两条历史交易信息;若是,则确定所述交易信息组与所述交易习惯模型不匹配,否则确定所述交易信息组与所述交易习惯模型匹配;所述交易习惯模型是根据所述用户的历史交易信息确定的标准化矩阵;所述交易习惯模型的中心点为对所述交易习惯模型中的每一列元素求平均值获得的矩阵;
处理模块,用于在确定所述用户的交易信息组与所述交易习惯模型不匹配时,将所述用户确定为异常用户;
识别模块,用于根据在所述待识别商户中发生交易的异常用户的数量确定所述待识别商户是否为违规商户。
5.如权利要求4所述的装置,其特征在于,所述匹配模块具体用于:
获取所述用户的历史交易信息;
从所述用户的历史交易信息中确定出M个历史交易信息组,M为大于0的整数;
确定每一个历史交易信息组的N个属性特征,N为大于0的整数;
根据所述M个历史交易信息组以及每一个历史交易信息组的N个属性特征构建所述交易习惯模型。
6.如权利要求4至5任一所述的装置,其特征在于,所述识别模块具体用于:
判断在所述待识别商户中发生交易的异常用户的数量是否大于第二阈值;
若是,则将所述待识别商户确定为违规商户;
否则将所述待识别商户确定为正常商户。
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