[发明专利]支付一致性校验方法、系统、设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种支付一致性校验方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取待校验的支付日志；将所述待校验的支付日志输入训练好的词向量模型，得到待校验的文本向量表示矩阵；将所述待校验的文本向量表示矩阵输入训练好的一致性校验模型，得到所述一致性校验模型预测得到的一致性校验结果。本发明针对数据分析抽取的特征离散化的特点，基于利用词向量技术和机器学习技术在支付日志基础上学习训练得到的一致性校验模型对支付日志进行校验，相比于数据挖掘技术，能够更高效率地诊断出业务异常，并且提高了一致性校验的准确性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种支付一致性校验方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

近年来，伴随着互联网行业的高速发展，使得人们足不出户就可看报、购物、学习等，彻底改变了原有的生活习惯；当代人们的生活越来越离不开互联网，几乎任何领域的互联网公司在与用户交互时都会出现支付的场景。纵观提供服务的这些互联网的公司，支付系统几乎是所有公司必要且是重中之中的模块，一个好的支付系统设计可以让用户在交互时感受到简单、便利等特点。由于实际支付场景的复杂性、网络和技术中间件的可靠性等原因会导致用户在支付时出现不一致的情况，不仅造成用户体验差，还增加了修复及运营的成本，甚至还会给公司带来信用危机；因此如何保证支付系统的稳定性、一致性是当前互联网公司要解决的一大难题。

现有的技术中绝大多数是使用数据挖掘技术与机器学习方法对支付一致性日志记录数据分析，一方面对数据分析抽取的特征过于离散，另一方面不能进一步将数据层异常信息延伸到实际业务层的异常。因此，现有技术中尚没有一种能够很完善地进行支付一致性校验的方法。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明的目的在于提供一种支付一致性校验方法、系统、设备及存储介质，基于词向量技术和机器学习技术实现支付一致性校验，提高一致性校验准确性。

本发明实施例提供一种支付一致性校验方法，包括如下步骤：

获取待校验的支付日志；

将所述待校验的支付日志输入训练好的词向量模型，得到待校验的文本向量表示矩阵；

将所述待校验的文本向量表示矩阵输入训练好的一致性校验模型，得到所述一致性校验模型预测得到的一致性校验结果。

可选地，所述支付一致性校验方法还包括如下步骤：

采集支付日志语料；

基于所述支付日志语料训练word2vec模型，得到训练好的词向量模型。

可选地，所述获取待校验的支付日志，包括如下步骤：

获取待校验的交易订单数据，根据所述交易订单数据生成待校验的支付日志。

可选地，所述生成待校验的支付日志，包括如下步骤：

从交易系统接收到付款项创建通知时，创建支付日志；

从支付系统中接收到用户支付通知时，将所述支付日志中的支付状态修改为等待回调状态；

从交易系统中接收到支付结果时，根据支付结果修改所述支付日志中的支付状态。

可选地，所述支付一致性校验方法还包括如下步骤：

采集历史的支付日志；

将所述历史的支付日志输入训练好的词向量模型，得到作为训练样本的文本向量表示矩阵；

对所述文本向量表示矩阵的支付状态进行标记；

采用所述训练样本训练基于卷积神经网络构建的一致性校验模型。

可选地，得到所述一致性校验模型预测得到的一致性校验结果之后，还包括如下步骤：