[发明专利]基于用户行为数据特征的刷单检测方法及系统在审
| 申请号： | 201810288917.4 | 申请日： | 2018-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN108550052A | 公开（公告）日： | 2018-09-18 |
| 发明（设计）人： | 陈宇;陈鹏;熊伟;汪宁;芦帅;谢伟良 | 申请（专利权）人： | 杭州呯嘭智能技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 王叶娟;胡晶 |
| 地址： | 310051 浙江省杭州市西兴街道江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于用户行为数据特征的刷单检测方法及系统，该方法包括：获取当前待检测交易的交易行为信息，包括多维度的行为特征属性；输入所述交易行为信息至预先建立的大数据离群预测模型，提取出当前待检测交易中离群的行为特征属性，而判定其对应的交易行为为异常交易行为；针对所述异常交易行为的各个离群的行为特征属性，获取基于离群对应的行为特征属性构建的决策树进行验证，以判定所述异常交易行为是否为刷单行为。有效避免现有基于订单销量统计或简单规则的反刷单方式在应对日益专业的刷单手段时识别率偏低、容易失效等缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 行为特征 交易行为 异常交易 用户行为数据 检测 判定 简单规则 预测模型 预先建立 大数据 多维度 决策树 识别率 构建 交易 验证 统计 | ||
【主权项】：
1.一种基于用户行为数据特征的刷单检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取当前待检测交易的交易行为信息，包括多维度的行为特征属性；S2：输入所述交易行为信息至预先建立的大数据离群预测模型，提取出当前待检测交易中离群的行为特征属性，而判定其对应的交易行为为异常交易行为；所述大数据离群预测模型的建立步骤如下：获取一定时间段内一定量的用户购买商品所发生的交易行为信息；针对各个用户的交易行为信息，统计用户的多维度的行为特征属性，并将各个用户的行为特征属性依据属性关键词进行自动分集合归类；对分集合归类的各个行为特征属性进行离群分析，建立大数据离群预测模型；S3：针对所述异常交易行为的各个离群的行为特征属性，获取基于离群对应的行为特征属性构建的决策树进行验证，以判定所述异常交易行为是否为刷单行为。
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