[发明专利]异常地址数据识别方法、装置、设备、介质

说明书

本发明实施例提供一种异常地址数据识别方法、装置、设备、介质，该方法包括：获取用户通过操作界面选择的多级标准地址数据及输入的详细地址数据；将所述详细地址数据进行分级处理，以获得与所述多级标准地址数据对应的多级解析地址数据；采用预设的交叉匹配算法将所述多级标准地址数据与所述多级解析地址数据进行交叉匹配；若确定所述多级标准地址数据与所述多级解析地址数据不匹配，则确定所述详细地址数据为异常地址数据，由于交叉匹配算法结合了完全匹配和模糊匹配思路，同时又解决了模糊匹配因为词语切分不正确导致的匹配度评分虚高的问题，所以能够对详细地址数据为异常地址数据进行准确识别，有效降低恶意下单现象。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种异常地址数据识别方法、装置、设备、介质。

背景技术

随着移动互联网的发展，网上购物也得到了突飞猛进的发展。用户在采用购物应用程序进行网上购物过程中，需要填写购物订单中的详细地址信息，也可以选择货到付款。

但在网上购物过程中，会存在同业竞争者的恶意下单现象。他们通过填写虚假地址，导致物品不能被邮寄到准确地址，使物品只能被寄回给商家，所以目前亟需一种对异常地址进行识别的方案，通过对异常地址的识别，准确识别出被同业竞争者填写的虚假地址，有效减少恶意下单现象。

发明内容

本发明实施例提供一种异常地址数据识别方法、装置、设备、介质，该方法解决了同业竞争者在下单的地址填写环节中填写的虚假、非正常地址识别难的问题，能够有效帮助识别虚假地址、进而减少恶意下单现象。

第一方面，本发明实施例提供一种异常地址数据识别方法，包括：

获取用户通过操作界面选择的多级标准地址数据及输入的详细地址数据；

将所述详细地址数据进行分级处理，以获得与所述多级标准地址数据对应的多级解析地址数据；

采用预设的交叉匹配算法将所述多级标准地址数据与所述多级解析地址数据进行交叉匹配；

若确定所述多级标准地址数据与所述多级解析地址数据不匹配，则确定所述详细地址数据为异常地址数据。

可选地，如上所述的方法，所述将所述详细地址数据进行分级处理，以获得与所述多级标准地址数据对应的多级解析地址数据，包括：

将所述详细地址数据输入到训练至收敛的分词分级模型中；

通过所述训练至收敛的分词分级模型对所述详细地址数据进行分词及分级处理，输出所有级别解析地址数据；

从所述所有级别解析地址数据中提取与所述多级标准地址数据对应的多级解析地址数据。

可选地，如上所述的方法，所述训练至收敛的分词分级模型为训练至收敛的长短记忆循环神经网络模型。

可选地，如上所述的方法，所述采用预设的交叉匹配算法将所述多级标准地址数据与所述多级解析地址数据进行交叉匹配，包括：

采用预设的交叉匹配算法判断所述多级标准地址数据与所述多级解析地址数据是否完全一致；

若确定不完全一致，则分别去除多级标准地址数据及所述多级解析地址数据中的限制性关键词，以分别获得多级标准简要地址数据及多级解析简要地址数据；

判断所述多级标准简要地址数据与所述多级解析简要地址数据是否完全一致；

若确定不完全一致，则判断是否有至少两级标准简要地址数据与对应的解析简要地址数据一致，且剩余级别的标准简要地址数据与对应的解析简要地址数据之间有包含的关系；