[发明专利]基于电商运营数据识别刷单店铺的预警方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于电商运营数据识别刷单店铺的预警方法及系统，属于电商平台信息技术领域，本发明要解决的技术问题为如何及时向消费者提醒店铺经营者是否对店铺内商品进行了刷单行为，降低消费者的交易风险，采用的技术方案为：该方法是通过采集电子商务平台的商品及店铺的综合信息，通过对店铺top商品进行集中分析，识别页面展示的商品销量是否为真实销量，并根据识别结果进行刷单预警；具体如下：信息爬取：通过对主流电商平台的店铺及商品信息进行爬取，获取店铺唯一标识id、商品id及商品销量的信息；筛选店铺：通过制定的筛选规则，并借助数据库工具缩小刷单店铺的检查范围；建立店铺刷单预警模型。

技术领域

本发明涉及电商平台信息技术领域，具体地说是一种基于电商运营数据识别刷单店铺的预警方法及系统。

背景技术

电商与人们的生活密切相关，为了节省购物时间和人力成本，以及得到其它消费者的评价参考，越来越多的消费者选择在电商平台内购物。在商品搜索列表页中，平台通常会按照销量降序排列来向消费者展示商品，这是一种非常合理的做法，因为受到更多消费者青睐的商品可能在品质、价格等方面都比较有优势。与此同时，这种按照销量降序推荐的方法也让很多店铺经营者看到了“作弊”的可能性——刷单。为了更好的吸引顾客，部分卖家会通过刷单来提高自己网店的销量和排名，使得部分网购经验不丰富的消费者掉入销量陷阱，造成不好的购物体验，损害了消费者的合法权益。因此如果消费者能提前知道店铺是否存在刷单行为，进而在购物时提高警惕是非常必要的。电子商务经营者应当全面、真实、准确、及时地披露商品或者服务信息，不得以虚构交易、编造用户评价等方式进行虚假或者引人误解的商业宣传，欺骗、误导消费者。也就是说，卖家应展示商品的真实销量、商品评价等信息，刷单是一种违法行为。

网络购物正凭借其方便快捷、选择性多等特点被越来越多人所接受，足不出户便可享受到购物的乐趣。然而网络购物中存在着很多陷阱，消费者稍不注意就可能导致自身权益受到损害。比如说，当消费者使用搜索功能查找商品时，在搜索列表页，平台默认的排序规则是按照商品相关度和商品销量降序排列，假如有两家店铺同时经营同种类型的商品，那么此时销量高的店铺的商品将排在更前面的位置，更容易被消费者看到。由于这种排序规则的存在，许多卖家会通过人为的刷单将自己店铺中商品的销量提高使其排在搜索列表页的前面，如果该店的商品质量不过关或者存在其它任何问题，许多缺乏经验的消费者就会以错误的排名做参考，购买到名不副实的商品。当前的技术，主要集中在依据评价对消费者推荐店铺层面，缺乏对经营者的关注。

综上所述，如何及时向消费者提醒店铺经营者是否对店铺内商品进行了刷单行为，降低消费者的交易风险是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的技术任务是提供一种基于电商运营数据识别刷单店铺的预警方法及系统，来解决如何及时向消费者提醒店铺经营者是否对店铺内商品进行了刷单行为，降低消费者的交易风险的问题。

本发明的技术任务是按以下方式实现的，一种基于电商运营数据识别刷单店铺的预警方法，该方法是通过采集电子商务平台的商品及店铺的综合信息，通过对店铺top商品进行集中分析，识别页面展示的商品销量是否为真实销量，并根据识别结果进行刷单预警；具体如下：

信息爬取：通过对主流电商平台的店铺及商品信息进行爬取，获取店铺唯一标识id、商品id及商品销量的信息；

筛选店铺：通过制定的筛选规则，并借助数据库工具缩小刷单店铺的检查范围；

建立店铺刷单预警模型(随机森林分类模型)：通过建立店铺刷单预警模型对检查范围内店铺中的高销量商品进行判定，输出对应店铺的高销量商品是否为刷单商品以及对应店铺是否为刷单店铺，并将结果提供给消费者参考。

作为优选，信息爬取具体如下：

利用爬虫技术，获取既定周期内电商平台的商品经营数据；其中，商品经营数据包括商品id、商品名称、商品销量及商品销售额；