CN104408635A - 商户类别信息识别方法和装置 - Google Patents
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Abstract
一种商户类别信息识别方法和装置，其中，所述方法包括：对导入的商户名称进行切词操作，得到所述导入的商户名称的词集；根据预设的词汇与商户类别的权值关系，匹配所述导入的商户名称的词集中的词汇所对应的商户类别的权值；所述预设的词汇与商户类别的权值关系为：对存储的商户名称数据进行切词操作，得到商户名称的词集，根据各存储的商户名称的词集中的词汇在各商户类别中的分布情况，设置相应的权值而得到；选取权值最高的商户类别作为商户的判定商户类别；对比所述判定商户类别和导入的商户类别是否一致，并输出判断结果。通过所述方法和装置，可以准确全面地对商户的类别信息进行识别。
Description
技术领域
本发明涉及信息识别技术领域，尤其涉及一种商户类别信息识别方法和装置。
背景技术
由于具有交易安全以及方便快捷等优点，刷卡消费已经成为越来越多人的消费习惯。着眼于消费者的这种消费心理，越来越多的商户加入到了支持刷卡消费的行列中，从而拓宽了刷卡支付的领域，也进一步促进了刷卡消费。
为了支持消费者的刷卡消费，商户需要向相关机构如银行等提供相应的注册信息，例如商户类别等信息。然而在实际注册过程中，可能存在商户的商户类别注册错误，甚至虚假注册的情况。例如，商户类别代码(MerchantCategory Codes，MCC)套用。所述MCC套用是指商户为了能够享受较低的费率，提供虚假的商户类别代码。由于不同的MCC码代表不同的行业，因此相应的刷卡手续费率也不同。比如餐馆的手续费率为1.25％，百货商店的手续费率为0.78％。这样，餐馆就可以套用百货商店的MCC码，从而享受0.78％的手续费率。这种MCC套用行为，不但影响了相关机构对商户信息的管理，还严重扰乱市场规律，因此需要对虚假商户类别进行甄别。
在现有技术中，主要采用对刷卡支付的终端，如POS机的异常交易行为进行分析的方法，对交易行为异常的商户进行排查，进而锁定存在虚假类别的商户。但是该方法存在如下缺陷：
(1)由于仅针对交易行为异常的商户进行甄别，因此该方案无法覆盖到全部商户，难以实现商户类别信息的完全甄别。
(2)不同商户具有不同的经营特点，各种不同特征的交易行为纷繁复杂，仅仅使用简单的异常交易行为分析方法存在很大的局限性。因此通过异常交易的方法甄别商户类别，误判率极高。
发明内容
本发明实施例解决的问题是如何准确全面地对商户的类别信息进行识别。
为解决上述问题，本发明实施例提供一种商户类别信息识别方法，包括：对导入的商户名称进行切词操作，得到所述导入的商户名称的词集；根据预设的词汇与商户类别的权值关系，匹配所述导入的商户名称的词集中的词汇所对应的商户类别的权值；所述预设的词汇与商户类别的权值关系为：对存储的商户名称数据进行切词操作，得到商户名称的词集，根据各存储的商户名称的词集中的词汇在各商户类别中的分布情况，设置相应的权值而得到；选取权值最高的商户类别作为商户的判定商户类别；对比所述判定商户类别和导入的商户类别是否一致，并输出判断结果。
可选的，所述根据各存储的商户名称的词集中的词汇在各商户类别中的分布情况，设置相应的权值包括：计算存储的各所述商户名称的词集中的词汇在各商户类别中出现次数，将所述计算得到的次数作为相应商户类别的权值。
可选的，所述根据各存储的商户名称的词集中的词汇在各商户类别中的分布情况，设置相应的权值包括：计算存储的各所述商户名称的词集中的词汇在各商户类别中出现次数；通过计算所述商户名称的词集中的词汇与其他商户类别的非关联度；将所述出现次数和所述与其他商户类别的非关联度的乘积，作为所述商户名称的词集中的词汇对应各商户类别的权值；其中，所述total为所有商户类别的个数，所述ti为出现所述商户名称的词集中的词汇的其他商户类别的个数。
可选的，所述对存储的商户名称数据进行切词操作，得到商户名称的词集后包括：根据语义识别，过滤所述词集中的地名词汇。
为了解决上述的技术问题，本发明实施例还公开了一种商户类别信息识别装置，包括：切词单元，用于对导入的商户名称进行切词操作，得到所述导入的商户名称的词集；匹配单元，用于根据预设的词汇与商户类别的权值关系，匹配所述导入的商户名称的词集中的词汇所对应的商户类别的权值；所述预设的词汇与商户类别的权值关系为：对存储的商户名称数据进行切词操作，得到商户名称的词集，根据各存储的商户名称的词集中的词汇在各商户类别中的分布情况，设置相应的权值而得到；选取单元，用于选取权值最高的商户类别作为商户的判定商户类别；对比单元，用于对比所述判定商户类别和导入的商户类别是否一致，并输出判断结果。
可选的，所述商户类别信息识别装置，还包括：第一计算单元，用于计算所述预设的词汇与商户类别的权值关系，包括：计算存储的各所述商户名称的词集中的词汇在各商户类别中出现次数，将所述计算得到的次数作为相应商户类别的权值。
可选的，所述商户类别信息识别装置，还包括：第二计算单元，用于计算所述预设的词汇与商户类别的权值关系，包括：计算存储的各所述商户名称的词集中的词汇在各商户类别中出现次数，并通过计算所述商户名称的词集中的词汇与其他商户类别的非关联度，将所述出现次数和所述与其他商户类别的非关联度的乘积，作为所述商户名称的词集中的词汇对应各商户类别的权值；其中，所述total为所有商户类别的个数，所述ti为出现所述商户名称的词集中的词汇的其他商户类别的个数。
可选的，所述商户类别信息识别装置，还包括过滤单元，所述过滤单元用于根据语义识别，过滤所述词集中的地名词汇。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下优点：
通过对商户名称的划词操作，得到商户名称的词集，并根据预设的词汇与商户类别的权值关系，匹配得到所述词集中词汇对应商户类别的权值。选取权值最高时所对应的商户类别，此时的商户类别是根据商户名称，最有可能的实际商户类别。由于商户名称出现错误的可能性较低，因此可以提高甄别的准确率。并且由于不依赖于商户的交易数据，因此可以在商户登记信息的阶段就进行主动识别，预防虚假商户类型的出现，从而可以增大覆盖范围，大大提高识别的覆盖率。
附图说明
图1是本发明实施例中一种商户类别信息识别方法的流程图；
图2是本发明实施例中预设的词汇与商户类别的权值关系的设置方法的流程图；
图3是本发明实施例中预设的词汇与商户类别的权值关系的示意图；
图4是本发明实施例中一种商户类别信息识别装置的结构示意图。
具体实施方式
为了支持消费者的刷卡消费，商户需要向相关机构如银行等提供相应的注册信息，例如商户类别等信息。然而在实际注册过程中，可能存在商户的商户类别注册错误，甚至虚假注册的情况。
在现有技术中，主要采用对刷卡支付的终端，如POS机的异常交易行为进行分析的方法，对交易行为异常的商户进行排查，进而锁定存在虚假类别的商户。但是该方法存在如下缺陷：
(1)由于仅针对交易行为异常的商户进行甄别，因此该方案无法覆盖到全部商户，难以实现商户类别信息的完全甄别。
(2)不同商户具有不同的经营特点，各种不同特征的交易行为纷繁复杂，仅仅使用简单的异常交易行为分析方法存在很大的局限性。因此通过异常交易的方法甄别商户类别，误判率极高。
本发明实施例通过对商户名称的划词操作，得到商户名称的词集，并根据预设的词汇与商户类别的权值关系，匹配得到所述词集中词汇对应商户类别的权值。选取权值最高时所对应的商户类别，此时的商户类别是根据商户名称，最有可能的实际商户类别。由于商户名称出现错误的可能性较低，因此可以提高甄别的准确率。并且由于不依赖于商户的交易数据，因此可以在商户登记信息的阶段就进行主动识别，预防虚假商户类型的出现，从而可以增大覆盖范围，大大提高识别的覆盖率。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
本发明实施例提供了一种商户类别信息识别方法，参照图1，以下通过具体步骤进行详细说明。
步骤S101，对导入的商户名称进行切词操作，得到所述导入的商户名称的词集。
在具体实施中，可以通过预设的语言字典，基于自然语义对所述商户地址进行切词操作，从而将导入的商户信息中的商户名称分割成一个或多个词汇，形成商户地址的地址词集。
在具体实施中，当完成对商户名称的切词操作后，还可以根据语义识别，过滤所述词集中其他与商户类别不相关的词汇，例如地名词汇，行政级别词汇等。通过过滤商户名称中与商户类别信息无关的词汇，可以排除这些词汇对商户类别判断的干扰，同时也可以减少后续的判断步骤，提高效率。
步骤S102，根据预设的词汇与商户类别的权值关系，匹配所述导入的商户名称的词集中的词汇所对应的商户类别的权值。
如图2所示，所述预设的词汇与商户类别的权值关系可以通过如下步骤得到：
步骤S201，对存储的商户名称数据进行切词操作，得到商户名称的词集。
在具体实施中，所述存储的商户名称信息为已注册商户信息，可以是存储于相关组织数据库中。步骤S201的切词操作可以采用与步骤S101相同的语义识别方式，因此此处不再赘述。
在具体实施中，在所述步骤S201后，还可以对得到的词集中其他与商户类别不相关的词汇进行过滤操作，以避免无关词汇的干扰，并提高检测效率。
步骤S202，根据各存储的商户名称的词集中的词汇在各商户类别中的分布情况，设置相应的权值而得到。
在具体实施中，所述商户名称的词集中的词汇在各商户类别中的分布情况，可以是通过计算该词汇在各商户类别中的出现次数进行检测。如果该词汇的在该商户类别中的出现次数较多，可以判定该词汇与该商户类别的相关度较大，两者是正相关的关系，因此可以设定较高的权重表明两者之间具有较大的关联。例如，“餐厅”一词在商业类别：餐饮业中出现了100次，而在商业类别：百货销售业中仅出现了2次，即可判定“餐厅”与餐饮业的关联度相较于百货销售业的关联度更高。
在上述的具体实施中，可以直接将所述计算得到的词汇在商户类别中的出现次数作为相应商户类别的权值。可理解的是，所述具体实施方式并不限制本发明实施例的保护范围，也可以有其他权值设置方式。例如，可以将不同的权值设置为对应于词汇在商户类别中的出现次数的不同范围。
在具体实施中，所述商户名称的词集中的词汇在各商户类别中的分布情况，还可以是通过计算该词汇在其他商户类别中的出现次数进行检测。即通过检测该词汇与其他商户类别的关联程度的负相关信息，判定该词汇与该商户类别的关联程度，从而确该词汇在该商户类别下的权值。
在上述的具体实施中，可以通过计算所述商户名称的词集中的词汇与其他商户类别的非关联度。其中，所述total为所有商户类别的个数，所述ti为出现所述商户名称的词集中的词汇的其他商户类别的个数。非关联度越高，该词汇与其他商户类别的关联性越低，而与当前进行判定的商户类别关联度越高。
例如，一共有200个商户类别，“餐厅”一词除了在商户类别餐饮业中出现外，还在其他5个商户类别中出现，则“餐厅”与其他商户类别的非关联度为
可以将所述词汇在商户类别中的出现次数和所述词汇与其他商户类别的非关联度取乘积，作为所述商户名称的词集中的词汇对应各商户类别的权值。通过综合检测所述词汇相对所述商户类别的正相关信息和负相关信息，可以更准确地判定所述词汇与所述商户类别的关联性，从而确定其在该商户类别下的权值，防止词集中非重要词汇对权值计算以及商户类别判定的干扰。
例如，一共有200个商户类别，“公司”一词在餐饮业中出现的次数为100次，并且在其他150个商户类别中出现，因此，“公司”一词对应餐饮业的权重为“餐厅”一词在餐饮业中出现的次数为80次，并且在其他5个商户类别中出现，因此“餐厅”对应餐饮业的权重为可见，尽管“公司”在商户类别餐饮业中的出现次数大于“餐厅”在商户类别餐饮业中的出现次数，但是由于“公司”与其他商户类别的相关度较高，导致其在餐饮业中的权重较小，从而可以排除其干扰。
经过对各存储商户名称的词汇对应各商户类别的权值关系的运算，可以得到一张如图3所示的词汇对应商户类别的矩阵，其中，行代表不同的商户类别，列代表不同的词汇，每一个X代表一个词汇对应一个商户类别的权值。通过所述矩阵，将导入的商户名称的词集中的词汇与该权值关系进行匹配，即可得到每一个词汇对应不同商户类别的权值。
步骤S103，选取权值最高的商户类别作为商户的判定商户类别。
当得到商户名称中每一个词汇对应不同商户类别的权重值后，即可对权重值进行比较，选取最高权值所对应的商户类别作为商户的判定商户类别。
步骤S104，对比所述判定商户类别所述判定商户类别是否一致，并输出判断结果。
当判断结果显示所述判定商户类别所述判定商户类别不一致时，表明商户提供的商户名称和商户注册的商户类别不一致，因此商户实际的商户类别和注册的商户类别也可能不一致，从而可以进行下一步的查验。
本发明实施例的一种商户类别信息识别方法，从商户名称出发，根据预设的词汇与商户类别的权值关系，可以匹配得到商户名称的词汇对应不同商户类别的权值，从而可以判定对应所述商户名称关联度最高的判定商户类别。通过对比所述判定商户类别和商户提供的导入的商户类别，可以对导入的商户类别进行判断识别。通过本发明实施例可以提高甄别的准确率，并增大识别的覆盖范围。
为了解决上述的技术问题，本发明实施例还公开了一种商户类别信息识别装置。如图4所示，所述商户类别信息识别装置40可以包括：
切词单元401，用于对导入的商户名称进行切词操作，得到所述导入的商户名称的词集；
匹配单元402，用于根据预设的词汇与商户类别的权值关系，匹配所述导入的商户名称的词集中的词汇所对应的商户类别的权值；所述预设的词汇与商户类别的权值关系为：对存储的商户名称数据进行切词操作，得到商户名称的词集，根据各存储的商户名称的词集中的词汇在各商户类别中的分布情况，设置相应的权值而得到；
选取单元403，用于选取权值最高的商户类别作为商户的判定商户类别；
对比单元404，用于对比所述判定商户类别和导入的商户类别是否一致，并输出判断结果。
在具体实施中，所述商户类别信息识别装置40还可以包括：第一计算单元(图中未示出)，用于计算所述预设的词汇与商户类别的权值关系，包括：计算存储的各所述商户名称的词集中的词汇在各商户类别中出现次数，将所述计算得到的次数作为相应商户类别的权值。
在具体实施中，所述商户类别信息识别装置还可以包括：第二计算单元(图中未示出)，用于计算所述预设的词汇与商户类别的权值关系，包括：计算存储的各所述商户名称的词集中的词汇在各商户类别中出现次数，并通过计算所述商户名称的词集中的词汇与其他商户类别的非关联度，将所述出现次数和所述与其他商户类别的非关联度的乘积，作为所述商户名称的词集中的词汇对应各商户类别的权值；其中，所述total为所有商户类别的个数，所述ti为出现所述商户名称的词集中的词汇的其他商户类别的个数。
在具体实施中，所述商户类别信息识别装置还可以包括过滤单元，所述过滤单元用于根据语义识别，过滤所述词集中的地名词汇。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。
Claims (8)
1.一种商户类别信息识别方法，其特征在于，包括：
对导入的商户名称进行切词操作，得到所述导入的商户名称的词集；
根据预设的词汇与商户类别的权值关系，匹配所述导入的商户名称的词集中的词汇所对应的商户类别的权值；所述预设的词汇与商户类别的权值关系为：对存储的商户名称数据进行切词操作，得到商户名称的词集，根据各存储的商户名称的词集中的词汇在各商户类别中的分布情况，设置相应的权值而得到；
选取权值最高的商户类别作为商户的判定商户类别；
对比所述判定商户类别和导入的商户类别是否一致，并输出判断结果。
2.如权利要求1所述的商户类别信息识别方法，其特征在于，所述根据各存储的商户名称的词集中的词汇在各商户类别中的分布情况，设置相应的权值包括：
计算存储的各所述商户名称的词集中的词汇在各商户类别中出现次数，将所述计算得到的次数作为相应商户类别的权值。
3.如权利要求1所述的商户类别信息识别方法，其特征在于，所述根据各存储的商户名称的词集中的词汇在各商户类别中的分布情况，设置相应的权值包括：
计算存储的各所述商户名称的词集中的词汇在各商户类别中出现次数；
通过计算所述商户名称的词集中的词汇与其他商户类别的非关联度；
将所述出现次数和所述与其他商户类别的非关联度的乘积，作为所述商户名称的词集中的词汇对应各商户类别的权值；
其中，所述total为所有商户类别的个数，所述ti为出现所述商户名称的词集中的词汇的其他商户类别的个数。
4.如权利要求1所述的商户类别信息识别方法，其特征在于，所述对存储的商户名称数据进行切词操作，得到商户名称的词集后包括：
根据语义识别，过滤所述词集中的地名词汇。
5.一种商户类别信息识别装置，其特征在于，包括：
切词单元，用于对导入的商户名称进行切词操作，得到所述导入的商户名称的词集；
匹配单元，用于根据预设的词汇与商户类别的权值关系，匹配所述导入的商户名称的词集中的词汇所对应的商户类别的权值；所述预设的词汇与商户类别的权值关系为：对存储的商户名称数据进行切词操作，得到商户名称的词集，根据各存储的商户名称的词集中的词汇在各商户类别中的分布情况，设置相应的权值而得到；
选取单元，用于选取权值最高的商户类别作为商户的判定商户类别；
对比单元，用于对比所述判定商户类别和导入的商户类别是否一致，并输出判断结果。
6.如权利要求5所述的商户类别信息识别装置，其特征在于，还包括：第一计算单元，用于计算所述预设的词汇与商户类别的权值关系，包括：
计算存储的各所述商户名称的词集中的词汇在各商户类别中出现次数，将所述计算得到的次数作为相应商户类别的权值。
7.如权利要求5所述的商户类别信息识别装置，其特征在于，还包括：第二计算单元，用于计算所述预设的词汇与商户类别的权值关系，包括：
计算存储的各所述商户名称的词集中的词汇在各商户类别中出现次数，并通过计算所述商户名称的词集中的词汇与其他商户类别的非关联度，将所述出现次数和所述与其他商户类别的非关联度的乘积，作为所述商户名称的词集中的词汇对应各商户类别的权值；
其中，所述total为所有商户类别的个数，所述ti为出现所述商户名称的词集中的词汇的其他商户类别的个数。
8.如权利要求5所述的商户类别信息识别装置，其特征在于，还包括过滤单元，所述过滤单元用于根据语义识别，过滤所述词集中的地名词汇。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20150311 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |