CN112907256A - 一种网购场景下的账号验证方法及装置 - Google Patents

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CN112907256A CN202110384119.3A CN202110384119A CN112907256A CN 112907256 A CN112907256 A CN 112907256A CN 202110384119 A CN202110384119 A CN 202110384119A CN 112907256 A CN112907256 A CN 112907256A
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Abstract

本申请公开了一种网购场景下的账号验证方法及装置。根据用户执行的操作，将用户本次浏览的商品，确定为参照商品；若检测到用户的下单操作，将该下单操作针对的商品确定为目标商品；在参照商品的数量不大于数量阈值的条件下，确定目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度；根据目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度，确定该下单操作的风险值；若风险值大于风险阈值，则生成验证指示信息并展示，使得用户根据验证指示信息执行验证操作。可见，采用本说明书中的方法，检测到进入下单阶段时，根据本次下单所针对目标商品进行风险识别，能够有效的识别出刷单等高风险行为，并采取相应的账号验证措施，避免刷单带来的风险蔓延到支付阶段。

Description

一种网购场景下的账号验证方法及装置
技术领域
本申请涉及验证技术领域，尤其涉及一种网购场景下的账号验证方法及装置。
背景技术
随着互联网的飞速发展，通过网络、客户端实现的购物方式逐渐被人们接受。
通常情况下，用户在进行网购时，通常会首先在网购客户端上进行登录，在登录通过验证之后，再执行商品浏览、下单等操作。用户登录之后，即视用户的身份信息有效，允许用户执行后续的购物操作。然而，实际场景中，真实、合法的用户也可能会执行刷单等违法行为，会对购物行为涉及的至少一方带来风险。
发明内容
本申请实施例提供了一种网购场景下的账号验证方法及装置，以至少部分的解决上述技术问题。
本申请实施例采用下述技术方案：
第一方面，本申请实施例提供一种网购场景下的账号验证方法，所述方法由客户端执行，所述方法包括：
根据用户的触发操作，执行唤起；
根据用户执行的操作，将用户本次浏览的商品，确定为参照商品；
若检测到用户的下单操作，则将该下单操作针对的商品确定为目标商品；
在所述参照商品的数量不大于数量阈值的条件下，确定目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度；
根据目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度，确定该下单操作的风险值；
若所述风险值大于风险阈值，则生成验证指示信息并展示，使得用户根据所述验证指示信息执行验证操作。
在本说明书一个可选的实施例中，所述验证指示信息包括以下至少一种：
面部验证指示信息、指纹验证指示信息、声纹验证指示信息、虹膜验证指示信息、密码验证指示信息、指定操作验证指示信息。
在本说明书一个可选的实施例中，若检测到用户的下单操作，则将该下单操作针对的商品确定为目标商品，包括：
若检测到用户的下单操作，则判断当前账号的登录状态；
若当前不存在登录的账号，则生成登录指示信息并展示，直至存在处于登录状态的账号，将该下单操作针对的商品确定为目标商品。
在本说明书一个可选的实施例中，所述方法之后还包括：
若用户执行的验证操作通过验证，则生成针对所述目标商品的订单，发送至订单处理服务器，使得订单处理服务器对该订单进行处理；
若用户执行的验证操作未通过验证，则退出该客户端当前登录的账号。
在本说明书一个可选的实施例中，确定目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度，包括：
针对该用户购物车中的每个商品，根据该商品加入购物车的时间距当前时刻的时长，确定该商品的权重，所述权重与所述时长负相关；
根据该商品的权重，对该商品与目标商品的相似度进行加权；
对加权后的各相似度进行求和，得到目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度。
在本说明书一个可选的实施例中，根据目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度，确定该下单操作的风险值，包括：
将该用户的用户画像和目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度，输入风险值预测模型，得到该下单操作的风险值。
在本说明书一个可选的实施例中，所述风险值预测模型是LSTM模型。
在本说明书一个可选的实施例中，生成验证指示信息并展示之前，所述方法还包括：
针对该目标商品的收货地址所属的目标区域，绘制指定时间范围内，所述目标商品在该目标区域内的销量曲线；
根据所述销量曲线的对应于当前时刻的斜率，确定风险阈值，所述风险阈值与所述斜率负相关。
第二方面，本申请实施例还提供一种网购场景下的账号验证装置，用于实现前述第一方面中的方法。
第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行所述第一方面中的方法。
第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行所述第一方面中的方法。
本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本说明书中的网购场景下的账号验证方法及装置，在用户采用客户端执行网购的过程中，若检测到进入下单阶段，根据本次下单所针对目标商品进行风险识别，而不是仅仅针对用户的支付行为进行风险识别，能够有效的识别出刷单等高风险行为，并采取相应的账号验证措施，而无需等到支付环节在进行账号验证，避免刷单带来的风险蔓延到支付阶段。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为现有的网购场景下的网购流程示意图；
图2为本说明书实施例提供的一种网购场景下的账号验证过程示意图；
图3a为本说明书实施例提供的一种网购场景下的账号验证流程适用的网购流程示意图；
图3b为本说明书实施例提供的一种网购场景下的账号验证流程中，终端与验证服务器、以及终端与订单处理服务器之间的交互过程示意图；
图4为本说明书实施例提供的一种网购场景下的账号验证装置结构示意图；
图5为本申请实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
示例性的如图1所示，通常情况下用户在采用客户端执行网购时，按照时间顺序，会经历唤起客户端、账号登录、账号验证、浏览商品、下单（或加入购物车）、支付等几个阶段。
账号验证的目的是：判断账号登录阶段用户输入的账号标识与账号密码是否匹配。若匹配，则用户可继续采用该客户端执行后续的网购操作。若不匹配，则用户无法执行后续的网购操作，以规避违法行为带来的风险。
然而，账号验证多针对用户的身份、账号是否可用，实际场景中存在的刷单行为具有一定的隐蔽性和随机性，单从用户的身份、账号的可用性是较难发现刷单行为，进而较难进行相应的验证。
由此，本说明书公开一种网购场景下的账号验证方法，以至少部分的解决现有技术中存在的无法针对刷单行为进行有效的账号验证的问题。本说明书中的过程可以包括以下步骤中的一个或多个：
S200：根据用户的触发操作，执行唤起。
本说明书中的网购场景下的账号验证过程流程，示例性的如图3a所示。安装有客户端的终端对用户的操作执行检测，若检测到针对所述客户端的触发操作（例如，点击客户端在终端显示区域上的图标），则发出相应指令唤起所述客户端。
在本说明书中，终端可以是具有接收和/或发射功能，以及信息展示功能的设备。例如台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、智能手机、手持式计算机、个人数字助理(“PDA”)，或者其它任何的有线或无线处理器驱动的装置。
客户端可以是指软件上的应用客户端，例如电子钱包APP、即时通讯APP、网购APP等。
S202：根据用户执行的操作，将用户本次浏览的商品，确定为参照商品。
在正常的购物过程中，用户通常会对商品进行浏览，然后根据浏览的商品决定购买行为。若一用户未经过浏览直接执行了购买，则有可能是在刷单。则在本说明书一个可选的实施例中，可以将用户本次浏览过程中，浏览时长超过指定时长（例如，20秒）的商品，确定为参照商品。
例如，用户按照时间顺序浏览了商品A（10秒）、商品B（30秒）和商品C（30秒）。由于浏览商品A的时长不超过指定时长，则商品A不是参照商品；而浏览商品B的时长和浏览商品C的时长均超过指定时长，则商品B和商品C均为参照商品。此时，参照商品的数量为2个。
S204：若检测到用户的下单操作，则将该下单操作针对的商品确定为目标商品。
在检测到用户的下单操作时，该用户的账号在该客户端可能处于登录状态，也有可能处于未登录的状态，如图3a所示。
在本说明书一个可选的实施例中，若检测到用户的下单操作，则判断当前账号的登录状态。若当前不存在登录的账号，则生成登录指示信息并展示（使得用户根据登录指示信息执行账号的登录操作），直至存在处于登录状态的账号，将该下单操作针对的商品确定为目标商品。
若判断结果为当前账号已经处于登录状态，则无需提示用户执行登录。
S206：在所述参照商品的数量不大于数量阈值的条件下，确定目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度。
继前述实施例，用户对目标商品D执行下单操作，当前参照商品的数量是2个，若数量阈值是4，参照商品的数量不大于数量阈值，表明用户未经充分浏览和挑选即实施下单，存在一定的刷单风险，则需执行本步骤。
若数量阈值是1，参照商品的数量大于数量阈值，则可以直接根据用户的操作执行下单。
在本说明书一个可选的实施例中，若参照商品的数量不大于数量阈值，且用户购物车中的商品数量不唯一，可以针对该用户购物车中的每个商品，根据该商品加入购物车的时间距当前时刻的时长，确定该商品的权重，所述权重与所述时长负相关。
然后，根据该商品的权重，对该商品与目标商品的相似度进行加权。对加权后的各相似度进行求和，得到目标商品与该用户购物车中各商品的相似度。
本说明书对确定购物车中的商品和目标商品之间的相似度的方法不做具体限制，现有的评价相似度的方法均适用于本说明书。
S208：根据目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度，确定该下单操作的风险值。
本说明书中的风险值用于衡量本次下单操作的刷单风险，风险值与刷单风险正相关。刷单风险越高，表明本次下单操作是刷单的可能性越高。
在本说明书一个可选的实施例中，为了得到能够表征刷单风险的风险值，可以该用户的用户画像和目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度，输入风险值预测模型，得到该下单操作的风险值。
本说明书中的终端可以与验证服务器通信连接，如图3b所示，所述风险值预测模型隶属于验证服务器。则终端可以根据用户的下单操作生成风险值确定请求，发送至验证服务器，验证服务器基于其自身的风险值预测模型输出风险值，并将该风险值返回至终端。进一步地，本说明书中的风险值预测模型可以是人工智能模型，例如LSTM模型。
在本说明书一个进一步可选的实施例中，验证服务器根据用户历史操作（例如下单操作、购物频率、收回操作能）以及用户的属性（例如，用户的年龄、职业、性别等），生成用户画像。
具体地，终端可以根据用户的下单操作生成用户画像获取请求，发送至验证服务器，验证服务器根据用户画像获取请求生成执行该下单操作的用户的用户画像，返回至终端（图中未示出）。现有技术中所有用于生成用户画像的技术手段，在条件允许的情况下均适用于本说明书。
需要说明的是，图3b仅仅是示例性的交互场景，在实际应用中，与验证服务器交互的终端可以为多个。
S210：若所述风险值大于风险阈值，则生成验证指示信息并展示，使得用户根据所述验证指示信息执行验证操作。
风险值大于风险阈值，表明本次下单操作是刷单的可能性已经超过了允许的程度，则可以生成针对本次下单操作的验证指示信息，并通过终端展示给用户。
验证指示信息包括以下至少一种：面部验证指示信息、指纹验证指示信息、声纹验证指示信息、虹膜验证指示信息、密码验证指示信息、指定操作验证指示信息。
在本说明书一个可选的实施例中，若用户执行的验证操作通过验证（例如，用户针对密码验证指示信息输入的密码是正确的），则生成针对所述目标商品的订单，发送至订单处理服务器，使得订单处理服务器对该订单进行处理，如图3b所示，以执行该订单后续的执行步骤。
若用户执行的验证操作未通过验证，则退出该客户端当前登录的账号，一方面增加本次下单（刷单）的难度；另一方面，提示用户避免刷单。在通过终端设备集群实施的团伙性刷单的场景中，本说明书中的过程的实施效果更佳。
进一步地，在本说明书一个可选的实施例中，可以针对该目标商品的收货地址所属的目标区域（一地理位置，例如某市、某区等），绘制指定时间范围（可以是经验值，例如一周、一个月等）内，所述目标商品在该目标区域内的销量曲线。销量曲线的横坐标可以是时间，纵坐标可以是销量。
之后，根据所述销量曲线的对应于当前时刻的斜率，确定风险阈值，所述风险阈值与所述斜率负相关。斜率越大，表明距当前时刻较短的时间内，目标商品的销量增加较为明显，符合团伙刷单的特征，则风险阈值取值较低，能够提高对刷单风险的敏感度，及早的发现刷单行为。
在本说明书一个进一步可选的实施例中，前述的客户端、验证服务器和订单处理服务器共同构成网购场景下的账号验证系统。该网购场景下的账号验证系统，亦在本说明书的保护范围之内。
综上，本说明书中的过程根据用户下单之前的操作识别刷单行为，而不是针对用户的支付行为执行验证，避免刷单带来的风险蔓延到支付阶段，进而降低刷单风险的隐患。进一步地，本说明书中的过程在识别出刷单的概率较大的情况下，对用户进行验证，能够有效的提高刷单成本，以抑制刷单行为。
基于同样的思路，本说明书实施例还提供了对应于图2所示部分过程的一种网购场景下的账号验证装置。如图4所示，所述一种网购场景下的账号验证装置可以包括以下模块中的一个或多个：
唤起模块400，配置为根据用户的触发操作，执行唤起。
参照商品确定模块402，配置为根据用户执行的操作，将用户本次浏览的商品，确定为参照商品。
目标商品确定模块404，配置为若检测到用户的下单操作，则将该下单操作针对的商品确定为目标商品。
综合相似度确定模块406，配置为在所述参照商品的数量不大于数量阈值的条件下，确定目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度。
风险值确定模块408，配置为根据目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度，确定该下单操作的风险值。
验证模块410，配置为若所述风险值大于风险阈值，则生成验证指示信息并展示，使得用户根据所述验证指示信息执行验证操作。
在本说明书一个可选的实施例中，所述验证指示信息包括以下至少一种：
面部验证指示信息、指纹验证指示信息、声纹验证指示信息、虹膜验证指示信息、密码验证指示信息、指定操作验证指示信息。
在本说明书一个可选的实施例中，目标商品确定模块404具体配置为：若检测到用户的下单操作，则判断当前账号的登录状态；若当前不存在登录的账号，则生成登录指示信息并展示，直至存在处于登录状态的账号，将该下单操作针对的商品确定为目标商品。
在本说明书一个可选的实施例中，一种网购场景下的账号验证装置还可以包括执行模块412。
执行模块412，配置为若用户执行的验证操作通过验证，则生成针对所述目标商品的订单，发送至订单处理服务器，使得订单处理服务器对该订单进行处理；若用户执行的验证操作未通过验证，则退出该客户端当前登录的账号。
在本说明书一个可选的实施例中，综合相似度确定模块406具体配置为：针对该用户购物车中的每个商品，根据该商品加入购物车的时间距当前时刻的时长，确定该商品的权重，所述权重与所述时长负相关；根据该商品的权重，对该商品与目标商品的相似度进行加权；对加权后的各相似度进行求和，得到目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度。
在本说明书一个可选的实施例中，风险值确定模块408具体配置为：将该用户的用户画像和目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度，输入风险值预测模型，得到该下单操作的风险值。
在本说明书一个可选的实施例中，一种网购场景下的账号验证装置还可以包括风险阈值确定模块414。
风险阈值确定模块414，配置为针对该目标商品的收货地址所属的目标区域，绘制指定时间范围内，所述目标商品在该目标区域内的销量曲线；根据所述销量曲线的对应于当前时刻的斜率，确定风险阈值，所述风险阈值与所述斜率负相关。
能够理解，上述网购场景下的账号验证装置，能够实现前述实施例中提供的由网购场景下的账号验证装置执行的网购场景下的账号验证过程的各个步骤，关于网购场景下的账号验证方法的相关阐释均适用于网购场景下的账号验证装置，此处不再赘述。
图5是本申请的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图5，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器（non-volatile memory），例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构）总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构）总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成一种网购场景下的账号验证装置和/或第二种网购场景下的账号验证装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行前述任意一种网购场景下的账号验证过程。
上述如本申请图2所示实施例揭示的一种网购场景下的账号验证装置和/或第二种网购场景下的账号验证装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、网络处理器（NetworkProcessor，NP）等；还可以是数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field－Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
该电子设备还可执行图2中网购场景下的账号验证装置执行的至少部分方法步骤，并实现一种网购场景下的账号验证装置和/或第二种网购场景下的账号验证装置在图2所示实施例的功能，本申请实施例在此不再赘述。
本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行图2所示实施例中一种网购场景下的账号验证装置和/或第二种网购场景下的账号验证装置执行的方法，并具体用于执行前述的任意一种网购场景下的账号验证方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器 (CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (RAM) 和/或非易失性内存等形式，如只读存储器 (ROM) 或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器 (ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (11)

1.一种网购场景下的账号验证方法，所述方法由客户端执行，所述方法包括：
根据用户的触发操作，执行唤起；
根据用户执行的操作，将用户本次浏览的商品，确定为参照商品；
若检测到用户的下单操作，则将该下单操作针对的商品确定为目标商品；
在所述参照商品的数量不大于数量阈值的条件下，确定目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度；
根据目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度，确定该下单操作的风险值；
若所述风险值大于风险阈值，则生成验证指示信息并展示，使得用户根据所述验证指示信息执行验证操作。
2.如权利要求1所述方法，其中，所述验证指示信息包括以下至少一种：
面部验证指示信息、指纹验证指示信息、声纹验证指示信息、虹膜验证指示信息、密码验证指示信息、指定操作验证指示信息。
3.如权利要求1所述方法，其中，若检测到用户的下单操作，则将该下单操作针对的商品确定为目标商品，包括：
若检测到用户的下单操作，则判断当前账号的登录状态；
若当前不存在登录的账号，则生成登录指示信息并展示，直至存在处于登录状态的账号，将该下单操作针对的商品确定为目标商品。
4.如权利要求1所述方法，其中，所述方法之后还包括：
若用户执行的验证操作通过验证，则生成针对所述目标商品的订单，发送至订单处理服务器，使得订单处理服务器对该订单进行处理；
若用户执行的验证操作未通过验证，则退出该客户端当前登录的账号。
5.如权利要求1所述方法，其中，确定目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度，包括：
针对该用户购物车中的每个商品，根据该商品加入购物车的时间距当前时刻的时长，确定该商品的权重，所述权重与所述时长负相关；
根据该商品的权重，对该商品与目标商品的相似度进行加权；
对加权后的各相似度进行求和，得到目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度。
6.如权利要求1所述方法，其中，根据目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度，确定该下单操作的风险值，包括：
将该用户的用户画像和目标商品与该用户购物车中各商品的综合相似度，输入风险值预测模型，得到该下单操作的风险值。
7.如权利要求6所述方法，其中，所述风险值预测模型是LSTM模型。
8.如权利要求1所述方法，其中，生成验证指示信息并展示之前，所述方法还包括：
针对该目标商品的收货地址所属的目标区域，绘制指定时间范围内，所述目标商品在该目标区域内的销量曲线；
根据所述销量曲线的对应于当前时刻的斜率，确定风险阈值，所述风险阈值与所述斜率负相关。
9.一种网购场景下的账号验证装置，所述装置用于实现权利要求1~7之任一所述方法。
10.一种电子设备，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行所述权利要求1~8之任一所述方法。
11.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行所述权利要求1~8之任一所述方法。
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