[发明专利]一种商户类型识别方法、装置、设备和可读介质

权利要求书

1.一种商户类型识别方法，包括：

获取多条交易信息，每条所述交易信息包括交易位置信息和交易时间信息；

基于所述交易位置信息，将交易信息聚集为多个交易数据簇的商户确定为多址经营商户，其中，所述交易数据簇是采用聚类算法对所述多条交易信息进行聚类得到的；

对于每个所述多址经营商户，基于所述交易时间信息，确定相同时段内所述多址经营商户的多个交易数据簇的并发程度值；

基于所述并发程度值，确定所述多址经营商户的商户类型；所述商户类型包括一码多店商户或移动商户。

2.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述交易时间信息，确定相同时段内所述多址经营商户的多个交易数据簇的并发程度值，具体包括：

对于所述多址经营商户的每个交易数据簇，将所述多址经营商户的交易信息根据所述交易时间信息进行分时段统计，得到所述每个交易数据簇的分时段交易数量信息；

基于所述每个交易数据簇的分时段交易数量信息，确定在同一时段内所述多址经营商户的各个交易数据簇之间的并发程度值。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，

所述对于所述多址经营商户的每个交易数据簇，将所述多址经营商户的交易信息根据所述交易时间信息进行分时段统计，得到所述每个交易数据簇的分时段交易数量信息，具体包括：

对于多址经营商户的每个交易数据簇，基于所述交易时间信息，统计每个时间窗口内的交易数量，其中，所述时间窗口是对预设时间段进行划分得到的，所述时间窗口的数量为M个，M为大于或等于2的整数；

所述基于所述每个交易数据簇的分时段交易数量信息，确定在同一时段内所述多址经营商户的各个交易数据簇之间的并发程度值，具体包括：

基于所述每个时间窗口内的交易数量，构建与每个交易数据簇对应的M维向量，所述M维向量的各维度的数值为各时间窗口的交易数量；

根据所述多址经营商户的交易数据簇对应的M维向量的内积，确定与所述多址经营商户对应的特征值。

4.根据权利要求3所述的方法，所述根据所述多址经营商户的交易数据簇对应的M维向量的内积，确定与所述多址经营商户对应的特征值，具体包括：

计算所述多址经营商户的多个交易数据簇中，每两个交易数据簇对应的M维向量的内积；

基于所述每两个交易数据簇对应的M维向量的内积，计算各个内积的平均值作为与所述多址经营商户对应的特征值。

5.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述并发程度值，确定所述多址经营商户的商户类型，具体包括：

判断所述并发程度值是否大于或等于预设程度值，得到判断结果；

若所述判断结果表示所述并发程度值大于或等于所述预设程度值，则将所述多址经营商户确定为一码多店商户。

6.根据权利要求5所述的方法，所述判断所述并发程度值是否大于或等于预设程度值，得到判断结果之后，还包括：

若所述判断结果表示所述并发程度值小于所述预设程度值，则将所述多址经营商户确定为移动商户。

7.根据权利要求3所述的方法，所述基于所述并发程度值，确定所述多址经营商户的商户类型，具体包括：

判断所述特征值是否大于或等于预设特征值阈值，得到判断结果；

若所述判断结果表示所述特征值大于或等于所述预设特征值阈值，则将所述多址经营商户确定为一码多店商户。

8.根据权利要求7所述的方法，所述判断所述特征值是否大于或等于预设特征值阈值，得到判断结果之后，还包括：

若所述判断结果表示所述特征值小于所述预设特征值阈值，则将所述多址经营商户确定为移动商户。