[发明专利]恶意订单的识别及处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种恶意订单的识别及处理方法，其特征在于，包括：

获取用户订单的相关数据信息，所述相关数据信息包括IP地址、联系电话、收货地址和行为数据；

将所述行为数据输入至预先训练好的行为分析预测模型，得到所述行为数据是异常行为的概率，所述行为分析预测模型根据预先准备的群体用户样本中的历史恶意订单数据训练得到；

当所述概率超过预设概率阈值时，基于预设规则分析所述IP地址、所述联系电话和所述收货地址是否异常；

当所述IP地址、所述联系电话和所述收货地址存在一个以上维度异常时，将所述订单标记为恶意订单并拉黑所述用户；

当所述IP地址、所述联系电话和所述收货地址均正常时，将所述订单打上可疑标签。

2.根据权利要求1所述的恶意订单识别及处理方法，其特征在于，所述得到所述行为数据是异常行为的概率之后，还包括：

当所述概率未超过所述预设概率阈值时，基于所述预设规则分析所述IP地址、所述联系电话和所述收货地址是否异常；

当所述IP地址、所述联系电话和所述收货地址中存在两个或两个以上维度异常时，将所述订单标记为恶意订单并拉黑所述用户；

当所述IP地址、所述联系电话和所述收货地址中存在一个维度异常时，将所述订单打上可疑标签。

3.根据权利要求1或2所述的恶意订单识别及处理方法，其特征在于，所述将所述订单打上可疑标签之后，还包括：

统计所述用户的所有历史订单中被打上可疑标签的订单数量；

当所述订单数量超过预设订单数量时，将所述订单标记为恶意订单并拉黑所述用户。

4.根据权利要求1或2所述的恶意订单识别及处理方法，其特征在于，所述基于所述预设规则分析所述IP地址，包括：

将所述IP地址与所有用户的历史订单数据中的历史IP地址匹配，以确定使用过所述IP地址下过订单的用户数量；

当所述用户数量超过预设用户数量时，将所述IP地址标记为异常；

当所述用户数量未超过预设用户数量时，解析所述IP地址的层级关系并当确认所述IP地址使用了代理时，将所述IP地址标记为异常。

5.根据权利要求1或2所述的恶意订单识别及处理方法，其特征在于，所述基于所述预设规则分析所述联系电话，包括：

将所述联系电话与预先从运营商获取到的虚拟号码号段进行匹配，以确认所述联系电话是否为虚拟号码；

若是，则将所述联系电话标记为异常。

6.根据权利要求1或2所述的恶意订单识别及处理方法，其特征在于，所述基于所述预设规则分析所述收货地址，包括：

判断所述收货地址是否接收过历史正常订单；

若否，则根据地图数据，确认所述收货地址不满足预设收货地址条件时，将所述收货地址标记为异常。

7.根据权利要求1或2所述的恶意订单识别及处理方法，其特征在于，所述将所述订单打上可疑标签之后，还包括：

将所述订单转人工核验，并当人工核验结果为恶意订单时，将所述用户拉黑。

8.一种恶意订单的识别及处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取用户订单的相关数据信息，所述相关数据信息包括IP地址、联系电话、收货地址和行为数据；

预测模块，用于将所述行为数据输入至预先训练好的行为分析预测模型，得到所述行为数据是异常行为的概率，所述行为分析预测模型根据预先准备的群体用户样本中的历史恶意订单数据训练得到；

多维度分析模块，用于当所述概率超过预设概率阈值时，基于预设规则分析所述IP地址、所述联系电话和所述收货地址是否异常；

第一处理模块，用于当所述IP地址、所述联系电话和所述收货地址存在一个以上维度异常时，将所述订单标记为恶意订单并拉黑所述用户；

第二处理模块，用于当所述IP地址、所述联系电话和所述收货地址均正常时，将所述订单打上可疑标签。