[发明专利]商户评估方法、装置、电子设备及可读存储介质在审
申请号: | 201910113574.2 | 申请日: | 2019-02-14 |
公开(公告)号: | CN110060068A | 公开(公告)日: | 2019-07-26 |
发明(设计)人: | 侯宪龙;陈侃;曾小英;陈知己;贾佳;方俊;冯力国 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06Q30/00 | 分类号: | G06Q30/00;G06Q10/06;G06N20/00 |
代理公司: | 北京众达德权知识产权代理有限公司 11570 | 代理人: | 刘杰 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 开曼群岛;KY |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 商户 准入 特征数据 机器学习模型 可读存储介质 电子设备 评估 场景 衡量 环节 | ||
本说明书实施例提供了一种商户评估方法,通过在商户准入场景下,获取商户对应的风险特征数据,并根据所获取的风险特征数据以及预先训练好的机器学习模型,得到商户的商户准入分数。这样就可以在商户准入环节,通过上述商户准入分数来衡量商户准入的风险,有利于及时对商户风险进行防控。
技术领域
本说明书实施例涉及互联网技术领域,尤其涉及一种商户评估方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
随着电子商务的不断发展,电商平台的签约商户与日俱增,同时也就伴随着层出不穷的风险,如欺诈,套现等。为了保证用户的利益以及电商平台的安全运营,需要及时对商户存在的风险进行防控。而对商户风险的评估是风险防控的重要依据,因此,需要一种能够对商户风险进行有效评估的方法。
发明内容
本说明书实施例提供了一种商户评估方法、装置、电子设备及可读存储介质。
第一方面,本说明书实施例提供了一种商户评估方法,包括:在商户准入场景下,获取商户对应的风险特征数据;基于所述风险特征数据以及预先训练好的机器学习模型,得到所述商户的商户准入分数,以根据所述商户准入分数确定是否允许所述商户的准入。
第二方面,本说明书实施例提供了一种商户评估装置,包括:获取模块,用于在商户准入场景下,获取商户对应的风险特征数据;分数确定模块,用于基于所述风险特征数据以及预先训练好的机器学习模型,得到所述商户的商户准入分数,以根据所述商户准入分数确定是否允许所述商户的准入。
第三方面,本说明书实施例提供了一种电子设备,包括:存储器;一个或多个处理器;及上述的商户评估装置,存储于所述存储器中并被配置成由一个或多个处理器执行。
第四方面,本说明书实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述商户评估方法的步骤。
本说明书实施例有益效果如下:
本说明书实施例提供的商户评估方法,通过在商户准入场景下,获取商户对应的风险特征数据,并根据所获取的风险特征数据以及预先训练好的机器学习模型,得到商户的商户准入分数,以根据商户准入分数确定是否允许该商户准入。这样就可以在商户准入环节,通过商户准入分数来衡量商户准入的风险,以便于进一步确定是否允许该商户的准入,有利于及时做好对商户风险的防控。
附图说明
图1为本说明书实施例的一种运行环境示意图;
图2为本说明书实施例第一方面提供的商户评估方法的流程图;
图3为本说明书实施例第一方面提供的模型训练过程的流程图;
图4为本说明书实施例第一方面提供的子模型训练步骤的流程图;
图5为本说明书实施例第一方面提供的EasyEnsemble算法的理论框架示意图;
图6为本说明书实施例第二方面提供的商户评估装置的结构示意图;
图7为本说明书实施例第三方面提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案,下面通过附图以及具体实施例对本说明书实施例的技术方案做详细的说明,应当理解本说明书实施例以及实施例中的具体特征是对本说明书实施例技术方案的详细的说明,而不是对本说明书技术方案的限定,在不冲突的情况下,本说明书实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。需要说明的是,本说明书实施例中,术语“两个以上”包括两个或大于两个的情况;术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。
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