CN114266613A - 恶意订单用户的确定方法、装置、设备和可读存储介质 - Google Patents

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CN114266613A
CN114266613A CN202111400841.8A CN202111400841A CN114266613A CN 114266613 A CN114266613 A CN 114266613A CN 202111400841 A CN202111400841 A CN 202111400841A CN 114266613 A CN114266613 A CN 114266613A
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佟佳明
张雪明
蒋正洋
郎竞婷
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Abstract

本发明提供一种恶意订单用户的确定方法、装置、设备和可读存储介质,包括:接收第一终端发送的查询请求,并根据查询请求获取用户的标识;根据标识获取用户在第一店铺上的第一历史订单信息,并根据第一历史订单信息确定用户单次购买商品的数量、退单次数以及相邻订单之间的间隔时长;根据数量、退单次数以及间隔时长确定用户的信誉等级,并根据信誉等级确定用户的关键词;将关键词反馈至第一终端。本发明中,可以通过用户的退单次数、单次购买商品数量以及相邻订单的间隔时长来确定用户的信誉等级,进而基于信誉等级确定用户的关键词,从而使得终端对应的商家基于关键词确定用户是否为恶意订单用户,进而使得商家可以采用措施避免财产损失。

Description

恶意订单用户的确定方法、装置、设备和可读存储介质
技术领域
本发明涉及恶意订单检测技术,尤其涉及一种恶意订单用户的确定方法、装置、设备和可读存储介质。
背景技术
恶意订单指的是顾客在拍下来商家的商品后故意退换货或退钱的个人行为。一般状况下,恶意订单大多数出现在同行业故意进攻或犯罪分子对新开网上店铺侵财的状况下,为了打击同行,先选择一次性下多笔订单,之后等商家发货或者在发货的途中,选择取消订单。这种行为不仅使商家损失运送费用和人力费用,还可能使商家一次性囤积大量货物,仓库积压商品太多,导致商品变次品或贬值。还有一些同行选择七日内退款,导致购买大量商品退回,商家的货架被清空,没有任何进账,货物退回后,还要返还相应的现金并支付运费。上述行为的顾客称之为恶意订单用户。
目前应对这种情况,只有商家找平台受理,平台难以找到用户以往的恶意退单记录,也判断不出用户是否是恶意订单用户。
可见,商家无法确定用户是否为恶意订单用户。
发明内容
本发明提供一种恶意订单用户的确定方法、装置、设备和可读存储介质,用以解决商家无法确定用户是否为恶意订单用户较低的问题。
一方面,本发明提供一种恶意订单用户的确定方法,包括:
接收第一终端发送的查询请求,并根据所述查询请求获取用户的标识,所述查询请求用于查询所述用户是否是第一店铺的恶意订单用户;
根据所述标识获取所述用户在所述第一店铺上的第一历史订单信息,并根据所述第一历史订单信息确定所述用户单次购买商品的数量、退单次数以及相邻订单之间的间隔时长;
根据所述数量、所述退单次数以及所述间隔时长确定所述用户的信誉等级,并根据所述信誉等级确定所述用户的关键词;
将所述关键词反馈至所述第一终端,其中,所述关键词用于指示所述用户是否为恶意订单用户。
可选地,所述根据所述数量、所述退单次数以及所述间隔时长确定所述用户的信誉等级的步骤包括:
根据所述数量、所述退单次数以及所述间隔时长确定信誉分数;
根据所述信誉分数所在的数值区间确定所述用户的信誉等级。
可选地,所述根据所述数量、所述退单次数以及所述间隔时长确定信誉分数的步骤包括:
确定所述数量对应的第一权重、所述退单次数对应的第二权重以及所述间隔时长对应的第三权重;
根据所述数量、所述第一权重、所述退单次数、所述第二权重、所述间隔时长以及所述第三权重,确定信誉分数。
可选地,所述根据所述数量、所述第一权重、所述退单次数、所述第二权重、所述间隔时长以及所述第三权重,确定信誉分数的步骤包括:
根据所述查询请求确定所述用户当前的订单类型;
在所述订单类型为货到付款时,确定所述数量、所述第一权重、所述退单次数以及所述第二权重之间的第一乘积,并确定所述间隔时长与所述第三权重之间的第二乘积;
根据所述第一乘积与所述第二乘积的比值确定信誉分数。
可选地,所述根据所述查询请求确定所述用户当前的订单类型的步骤之后,还包括:
在所述订单类型为无理由退货时,根据所述第一历史订单信息获取所述用户的收货地址;
根据所述收货地址确定恶意地址差异度,并确定所述恶意地址差异度对应的第四权重;
确定所述数量、所述第一权重、所述退单次数以及所述第二权重之间的第一乘积,并确定所述恶意地址差异度、所述第四权重、所述间隔时长与所述第三权重之间的第三乘积;
根据所述第一乘积与所述第三乘积的比值确定信誉分数。
可选地,所述根据所述收货地址确定恶意地址差异度的步骤包括:
获取存储的恶意地址;
确定所述收货地址与所述恶意地址之间的相似度;
根据所述相似度确定恶意地址差异度,其中,所述相似度与所述恶意地址差异度为负相关关系。
可选地,所述根据所述相似度确定恶意地址差异度的步骤包括:
获取所述收货地址与所述恶意地址之间的距离;
根据所述距离确定修正系数,并根据所述修正系数对所述相似度进行修正,所述距离与所述修正系数为负相关关系;
根据修正后的所述相似度确定所述恶意地址差异度。
可选地,所述将所述关键词反馈至所述第一终端的步骤之后,还包括:
在所述关键词指示所述用户是恶意订单用户时,将所述用户对应的收货地址存储为恶意地址。
可选地,所述将所述关键词反馈至所述第一终端的步骤之后,还包括:
在接收到所述第一终端发送的限制所述用户购买权利的请求时,确定所述关键词与所述第一终端请求限制的购买权利是否匹配;
在所述关键词与所述第一终端请求限制的购买权利匹配时,关闭所述用户对应的账号的所述购买权利。
可选地,所述关闭所述用户对应的账号的所述购买权利的步骤之后,还包括:
在接收到第二终端发送的所述用户的申诉请求时,获取所述用户在各个第二店铺的第二历史订单信息;
根据各个所述第二历史订单信息确定所述用户在所述第一店铺的恶意订单行为是否为主观行为;
在确定所述用户在所述第一店铺的恶意订单行为是非主观行为,恢复所述用户对应的账号的所述购买权利,并更改所述用户的关键词。
可选地,所述根据所述查询请求获取用户的标识的步骤之后,还包括:
确定所述标识是否关联关键词;
在所述标识关联关键词时,将所述标识关联的关键词反馈至所述第一终端,其中,所述标识关联的关键词是在所述第一终端上一次发送查询请求时存储的;
在所述标识未关联关键词时,执行所述根据所述标识获取所述用户在所述第一店铺上的第一历史订单信息的步骤。
可选地,所述将所述关键词反馈至所述第一终端的步骤之后,还包括:
在所述关键词指示所述用户是恶意订单用户时,更新所述标识关联的恶意次数;
在所述恶意次数达到预设次数时,对所述用户对应的账号进行封号处理。
另一方面,本发明还提供一种恶意订单用户的确定装置,包括:
接收模块,用于接收第一终端发送的查询请求,并根据所述查询请求获取用户的标识,所述查询请求用于查询所述用户是否是第一店铺的恶意订单用户;
获取模块,用于根据所述标识获取所述用户在所述第一终端关联的第一店铺上的第一历史订单信息,并根据所述第一历史订单信息确定所述用户单次购买商品的数量、退单次数以及相邻订单之间的间隔时长;
确定模块,用于根据所述数量、所述退单次数以及所述间隔时长确定所述用户的信誉等级,并根据所述信誉等级确定所述用户的关键词;
反馈模块,用于将所述关键词反馈至所述第一终端,其中,所述关键词用户指示所述用户是否为恶意订单用户。
另一方面,本发明还提供一种恶意订单用户的确定设备,包括:存储器以及处理器;
所述存储器存储计算机执行指令;
所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令,使得所述处理器执行如上所述的恶意订单用户的确定方法。
另一方面,本发明还提供一种可读存储介质,所述可读存储介质中存储有计算机执行指令,所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上所述的恶意订单用户的确定方法。
本发明提供的恶意订单用户的确定方法、装置、设备和可读存储介质,接收终端发送的查询请求,并根据查询请求获取的用户的标识,根据标识获取用户在查询请求所对应的店铺上的历史订单信息,并根据历史订单信息确定用户单次购买商品的数量、退单次数以及相邻订单之间的间隔时长,从而根据数量、退单次数以及间隔时长确定用户的信誉等级,再基于信誉等级确定用户的关键词,最后将用于指示用户是否为恶意订单用户的关键词发送至终端。本发明中,可以通过用户的退单次数、单次购买商品数量以及相邻订单的间隔时长来确定用户的信誉等级,进而基于信誉等级确定用户的关键词,从而使得终端对应的商家基于关键词确定用户是否为恶意订单用户,进而使得商家可以采用措施避免财产损失。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1为本发明实现恶意订单用户的确定方法的系统构架图;
图2为本发明恶意订单用户的确定方法第一实施例的流程示意图;
图3为本发明恶意订单用户的确定方法第二实施例中步骤S30的细化流程示意图;
图4为本发明恶意订单用户的确定方法第三实施例中步骤S31的细化流程示意图;
图5为本发明恶意订单用户的确定方法第四实施例的流程示意图;
图6为本发明恶意订单用户的确定装置的模块示意图;
图7为本发明恶意订单用户的确定设备的硬件结构示意图。
通过上述附图,已示出本公开明确的实施例,后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围,而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
本发明提供一种恶意订单用户的确定方法,可以通过图1所示的系统构架实现。如图1所示,终端100与恶意订单用户的确定装置200通信连接。终端100可以店铺所关联的终端,恶意订单用户的确定装置200可以是服务器。终端100装载有恶意订单用户的确定装置200关联的应用程序,使得终端100可以向恶意订单用户的确定装置200发送查询请求,查询请求中携带有终端100请求查询的用户的ID、IP地址等表征用户的标识的信息。此外,终端100可以根据用户在店铺上的历史订单信息生成查询请求,也即查询请求中携带有历史订单信息。恶意订单用户的确定装置200基于查询请求即可获取用户在店铺上的历史订单信息,恶意订单用户的确定装置200基于历史订单信息即可确定用户的信誉等级,通过信誉等级确定该用户的关键词,关键词即为指示用户是否为恶意订单用户的关键词,恶意订单用户的确定装置200再将关键词反馈至终端100。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合,对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图,对本发明的实施例进行描述。
参照图2,图2为本发明恶意订单用户的确定方法的第一实施例,恶意订单用户的确定方法包括以下步骤:
步骤S10,接收第一终端发送的查询请求,并根据查询请求获取用户的标识,查询请求用于查询用户是否是第一店铺的恶意订单用户。
在本实施例中,执行主体为恶意订单用户的确定装置,为了便于描述,以下采用装置指代恶意订单用户的确定装置。第一终端中装置有与装置关联的应用程序,第一终端可以通过应用程序向装置查询某个用户在第一终端所关联的店铺上是否为恶意订单用户。装置可以是电商平台的后台服务器。恶意订单用户指的是在某个店铺中故意下单然后再退单的用户。恶意订单用户可分为多种,例如,订单是货到付款时,用户在下单后,在运送途中退单或故意填错地址;订单在付款后,用户在七日之内无任何理由退货退钱;还有一种是用户下多笔订单,不付款,不去处理。
第一终端可以向服务器发送用于查询用户是否是第一店铺的恶意订单用户的查询请求。查询请求可以携带用户ID、IP地址等表征用户的标识,使得装置可以基于查询请求获取用户的标识。查询请求中可以携带有用户在第一店铺上的历史订单信息,或者查询请求需要携带第一店铺的标识,以便于终端基于第一店铺的标识获取用户在第一店铺上的历史订单信息。在此,将用户在第一店铺上的历史订单信息定义为第一历史订单信息。
步骤S20,根据标识获取用户在第一店铺上的第一历史订单信息,并根据第一历史订单信息确定用户单次购买商品的数量、退单次数以及相邻订单之间的间隔时长。
查询请求中携带用第一店铺的标识,故而,装置可以通过在自身的数据库中获取用户的标识所关联的第一店铺的第一历史订单信息。若是查询请求中携带第一历史信息,装置则直接从查询请求中获取第一历史订单信息。
装置基于历史订单信息确定用户单次购买商品的数量、退单次数以及相邻订单之间的间隔时长。恶意订单用户的行为表征是单次购买的商品的数量较多、退单次数较多、且相邻订单之间的间隔时长较短。因此,装置通过第一历史订单信息获取数量、退单此时以及间隔时长。
步骤S30,根据数量、退单次数以及间隔时长确定用户的信誉等级,并根据信誉等级确定用户的关键词。
装置可以基于数量、退单次数以及间隔时长来确定用户的信誉等级。信誉等级分为“A”、“B”、“C”和“P”。每个信誉等级对应一个关键词。关键词用于指示用户是否是恶意订单用户。
例如,“A”对应的关键词为“恶意订单用户”,“B”对应的关键词为“疑似恶意订单用户”,“C”对应的关键词为“潜在恶意订单用户”,“P”对应的关键词为“普通订单用户”。
装置在各个数量中确定目标数量,目标数量的数值大于数量阈值。此外,装置在各个间隔时长中确定目标间隔时长,目标间隔时长小于时长阈值。装置基于目标数量的个数、目标间隔时长的个数以及退单次数可确定用户的信誉等级。例如,目标数量的个数、目标间隔时长的个数以及退单次数中的至少一种在11-15之间,且其他在6-10之间,则信誉等级是A,用户是恶意订单用户;目标数量的个数、目标间隔时长的个数以及退单次数中的至少一中均在6-10之间,且其他在1-5之间,则信誉等级是B,用户是疑似恶意订单用户;目标数量的个数、目标间隔时长的个数以及退单次数中的均在1-5之间,则信誉等级是C,用户是潜在恶意订单用户;目标数量的个数、目标间隔时长的个数以及退单次数中的中的某一种在1-5之间,则信誉等级是P,用户是普通订单用户。
步骤S40,将关键词反馈至第一终端,其中,关键词用于指示用户是否为恶意订单用户。
装置在确定关键词后,将关键词反馈至第一终端。
此外,装置可将关键词与用户的标识关联存储,并第一终端在下次查询该用户是否在第一店铺是否是恶意订单用户时,装置直接从存储区域获取该用户的关键词。故,在装置在根据查询请求获取用户的标识后,确定标识是否关联有关键词,也即确定装置是否已经评定过该用户是否为恶意订单用户。若是标识关联关键词,则将标识关联的关键词反馈至第一终端;若是标识未关联关键词,装置则执行步骤S20,从而确定用户的关键词,再将确定的关键词发送至第一终端。
在本实施例提供的技术方案中,接收终端发送的查询请求,并根据查询请求获取的用户的标识,根据标识获取用户在查询请求所对应的店铺上的历史订单信息,并根据历史订单信息确定用户单次购买商品的数量、退单次数以及相邻订单之间的间隔时长,从而根据数量、退单次数以及间隔时长确定用户的信誉等级,再基于信誉等级确定用户的关键词,最后将用于指示用户是否为恶意订单用户的关键词发送至终端。本发明中,可以通过用户的退单次数、单次购买商品数量以及相邻订单的间隔时长来确定用户的信誉等级,进而基于信誉等级确定用户的关键词,从而使得终端对应的商家基于关键词确定用户是否为恶意订单用户,进而使得商家可以采用措施避免财产损失。
参照图3,图3为本发明恶意订单用户的确定方法第二实施例,基于第一实施例,步骤S30包括:
步骤S31,根据数量、退单次数以及间隔时长确定信誉分数。
在本实施例中,装置可以通过数量、退单次数以及间隔时长确定信誉分数。具体的,可将数量为“1-5个”视为等级一,记作数字“1”;“6-10个”,记作数字“2”。同理,可以采用这种方式,将退单次数以及间隔时长进行简化,得到数量、退单次数以及间隔时长所对应的数值。数量、退单次数、间隔时长与信誉分数之间有映射关系,该映射关系可以表征为:信誉分数S=((数量)*(退单次数))/(间隔时长)。装置可以通过数量、退单次数以及间隔时长分别对应的数值,以及映射关系计算得到信誉分数。
步骤S32,根据信誉分数所在的数值区间确定用户的信誉等级。
信誉分数不同,则用户的信誉等级不同。装置中存储有多个数值区间,每个数值区间对应一个信誉等级。信誉等级越高,数值区间内的数值越大。装置确定信誉分数所处的数值区间,即可确定用户的信誉等级。
在本实施例提供的技术方案中,装置基于数量、退单此时以及间隔时长确定信誉分数,再通过信誉分数所在的数值区间准确的确定用户的信誉等级。
参照图4,图4为本发明恶意订单用户的确定方法第三实施例,基于第二实施例,步骤S31包括:
步骤S311,确定数量对应的第一权重、退单次数对应的第二权重以及间隔时长对应的第三权重。
步骤S312,根据数量、第一权重、退单次数、第二权重、间隔时长以及第三权重,确定信誉分数。
在本实施例中,数量、退单次数、间隔时长以及信誉分数之间的映射关系表征为:S=(a(数量)*b(退单次数))/((间隔时长)*d),a、b、d是数量、退单次数以及间隔时长所分别对应的权重。其中,a是数量对应的第一权重、b是退单次数对应的第二权重、且d是间隔时长对应的第三权重,a和d相对较小,b相对较大。
对此,装置获取数量对应的第一权重、退单次数对应的第二权重以及间隔时长对应的第三权重,再根据数量、第一权重、退单次数、第二权重、间隔时长以及第三权重计算信誉分数,也即基于上述映射关系计算得到信誉分数。
在本实施例提供的技术方案中,装置获取数量对应的第一权重、退单次数对应的第二权重以及间隔时长对应的第三权重,再基于数量、第一权重、退单次数、第二权重、间隔时长以及第三权重准确的确定信誉分数。
在一实施例中,步骤S311包括:
根据查询请求确定用户当前的订单类型;
在订单类型为货到付款时,确定数量、第一权重、退单次数以及第二权重之间的第一乘积,并确定间隔时长与第三权重之间的第二乘积;
根据第一乘积与第二乘积的比值确定信誉分数。
在本实施例中,装置需要基于订单类型来确定信誉分数。具体的,查询请求中携带有第一终端需要确定的订单类型,订单类型包括货到付款以及无理由退货两种。若是订单类型是货到付款,则数量、退单次数以及相邻订单的间隔时长都是从用户在第一店铺上的各个历史的货到付款订单所确定的。装置再确定数量、第一权重、退单次数以及第二权重之间的第一乘积,再确定间隔时长与第三权重之间的第二乘积,第一乘积与第二乘积的比值即为信誉分数,也即装置通过(a(数量)*b(退单次数))/((间隔时长)*d)确定信誉分数S。
若是订单类型是无理由退货时,装置则需要根据第一历史订单信息获取用户的收货地址,再根据收货地址确定恶意地址差异度。恶意地址差异度指的是用户的收货地址与恶意地址之间的差异,恶意地址差异度越大,则用户的收货地址是恶意地址的概率越大。此时,数量、退单次数以及相邻订单的间隔时长都是从用户在第一店铺上的各个历史的无理由退货订单所获取得到的。而信誉分数所对应的映射关系表征为S=(a(数量)*b(退单次数))/(c(恶意地址差异度)*(时间间隔)d),其中,c是恶意地址差异度对应的第四权重。装置确定数量、第一权重、退单次数以及第二权重之间的第一乘积,并确定恶意地址差异度、第四权重、间隔时长与第三权重之间的第三乘积,第一乘积与第三乘积的比值即为信誉分数。需要说明的是,恶意地址差异所对应的第四权重设置的较大。
装置可以通过存储的恶意地址与收货地址之间的相似度来确定恶意地址差异度。具体的,装置先获取存储的恶意地址,在确定收货地址与恶意地址之间的相似度。例如,恶意地址为A省B市C区D路F号,省、市、区、路以及号分别对应一个数值,若是用户的收货地址也是A省,则相似度加上省对应的数值,如相似度=15%;若是用户的收货地址是A省B市,则相似度是省和市所对应的数值之和,如相似度=15%+20%=35%。装置可以通过此种方式确定收货地址与存储的恶意地址之间的相似度,且相似度与差异度之间有换算关系,相似度越大,则恶意地址差异度越大,也即用户的信誉分数越小。
需要说明的是,相似度是一个估算值,在计算恶意地址差异度时,还需要考虑收货地址与恶意地址的距离,例如两地虽然不在同一路,但两地实际距离很近,相当于同一路。对此,装置获取收货地址与恶意地址之间的距离,从而根据距离确定修正系数,距离越小,则修正系数越大,也即距离与修正系数是正相关关系。装置基于修正系数对相似度进行修正,最后通过修正后的相似度确定恶意地址差异度。
此外,在关键词指示用户是恶意订单用户时,会将用户对应的收货地址存储为恶意地址。也即装置在基于查询请求得到的关键词是恶意订单用户时,将用户对应的收货地址存储为恶意地址。因此,装置存储有多个恶意地址,在计算信誉分数时,装置得到用户的收货地址与每个恶意地址之间的相似度,再取最大相似度来确定恶意地址差异度。
参照图5,图5为本发明恶意订单用户的确定方法第四实施例,基于第一至第三中任一实施例,步骤S40之后,还包括:
步骤S50,在接收到第一终端发送的限制用户购买权利的请求时,确定关键词与第一终端请求限制的购买权利是否匹配。
步骤S60,在关键词与第一终端请求限制的购买权利匹配时,关闭用户对应的账号的购买权利。
在本实施例中,当被“A”、“B”、“C”的关键词锁定的用户,再次购买商品时,第一终端就可以联系装置限制该用户的一些购买权利,例如:无法享受“货到付款”和“七日内无理由退款”等购买权利,甚至是限制用户购买商品。
对此,装置在接收到第一终端发送的限制用户购买权利的请求时,确定关键词与第一终端请求限制的购买权利是否匹配。例如,关键词指示用户是疑似恶意订单用户,则第一终端可以请求限制用户不能享受“七日内无理由退款”这一购买权利,若是第一终端请求装置限制用户购买商品,则不匹配,装置会向第一终端反馈请求错误的提示信息;若是第一终端请求装置限制用户“七日内无理由退款”,则关键词与请求限制的购买权利匹配,装置则关联用户所对应账号的“七日内无理由退款”这一购买权利。
在关闭购买权利后,用户会收到信息,用户可以向装置进行申诉。也即装置接收第二终端发送的用户的申请请求。装置则获取用户在各个第二店铺的第二历史订单信息,也即装置获取用户全部的历史订单信息。装置基于各个第二历史订单信息确定用户在第一店铺的恶意订单行为是否为主观行为,若是主观行为则确定用户的行为是故意的,若是非主观行为,则确定用户的行为是无意的。装置主要查看用户是否有其他商铺的恶意订单记录以及每次填写地址是否一致和是否经常变更地址等,并综合用户的申诉理由,给出恰当的判定。判定方式应用随机落点算法,“故意”和“无意”分别对应一个区域,通过查看落点区域占用“故意”和“无意”哪个区域面积大确定用户是否是主观行为,若占用“故意”的区域的面积较大,则用户是主观行为;占用“无意”的区域的面积较大,则用户是非主观行为。这种计算结果较为精确,从而帮助判断用户退单行为是否存在主观意愿。此外,也可基于第二历史订单信息以及信誉分数的计算方式重新确定用户的关键词,来确定用户是否是主观行为。
若是用户在第一商铺的恶意订单行为是非主观行为,则恢复用户对应的账号的购买权利,并更改用户的关键词。例如,用户的关键词是恶意订单用户,则更改为疑似恶意订单用户。或者,可以基于第二历史订单信息以及信誉分数的计算方式重新确定用户的关键词。
在本实施例提供的技术方案中,装置向第一终端反馈关键词后,若是接收到第一终端发送的请求限制用户购买权利的请求时,确定关键词与第一终端请求限制的购买权利是否匹配,若是匹配,则关闭用户对应的账号的购买权利,从而避免第一店铺被用户恶意下单。
在一实施例中,步骤S40之后,还包括:
在关键词指示用户是恶意订单用户时,更新标识关联的恶意次数;
在恶意次数达到预设次数时,对用户对应的账号进行封号处理。
在本实施例中,在当用户多次被标记为恶意订单用户时,装置需要对用户的账号进行封号处理,使得用户无法恶意下单。
对此,在关键词指示用户是恶意订单用户时,装置更新标识关联的恶意次数。也即用户每被评定为恶意订单用户时,恶意次数+1。装置中存储有预设次数,预设次数为任意合适的数值,若是恶意次数达到预设次数,则对用户对应的账号进行封号处理。
在本年实施例提供的技术方案中,在当用户多次被标记为恶意订单用户时,装置需要对用户的账号进行封号处理,使得用户无法恶意下单。
本发明还提供一种恶意订单用户的确定装置,参照图6,恶意订单用户的确定装置600包括:
接收模块610,用于接收第一终端发送的查询请求,并根据查询请求获取用户的标识,查询请求用于查询用户是否是第一店铺的恶意订单用户;
获取模块620,用于根据标识获取用户在第一店铺上的第一历史订单信息,并根据第一历史订单信息确定用户单次购买商品的数量、退单次数以及相邻订单之间的间隔时长;
确定模块630,用于根据数量、退单次数以及间隔时长确定用户的信誉等级,并根据信誉等级确定用户的关键词;
反馈模块640,将关键词反馈至第一终端,其中,关键词用于指示用户是否为恶意订单用户。
在一实施例中,恶意订单用户的确定装置600包括:
确定模块630,用于根据数量、退单次数以及间隔时长确定信誉分数;
确定模块630,用于根据信誉分数所在的数值区间确定用户的信誉等级。
在一实施例中,恶意订单用户的确定装置600包括:
确定模块630,用于确定数量对应的第一权重、退单次数对应的第二权重以及间隔时长对应的第三权重;
确定模块630,用于根据数量、第一权重、退单次数、第二权重、间隔时长以及第三权重,确定信誉分数。
在一实施例中,恶意订单用户的确定装置600包括:
确定模块630,用于根据查询请求确定用户当前的订单类型;
确定模块630,用于在订单类型为货到付款时,确定数量、第一权重、退单次数以及第二权重之间的第一乘积,并确定间隔时长与第三权重之间的第二乘积;
确定模块630,用于根据第一乘积与第二乘积的比值确定信誉分数。
在一实施例中,恶意订单用户的确定装置600包括:
获取模块620,用于在订单类型为无理由退货时,根据第一历史订单信息获取用户的收货地址;
确定模块630,用于根据收货地址确定恶意地址差异度,并确定恶意地址差异度对应的第四权重;
确定模块630,用于确定数量、第一权重、退单次数以及第二权重之间的第一乘积,并确定恶意地址差异度、第四权重、间隔时长与第三权重之间的第三乘积;
确定模块630,用于根据第一乘积与第三乘积的比值确定信誉分数。
在一实施例中,恶意订单用户的确定装置600包括:
获取模块620,用于获取存储的恶意地址;
确定模块630,用于确定收货地址与恶意地址之间的相似度;
确定模块630,用于根据相似度确定恶意地址差异度,其中,相似度与恶意地址差异度为负相关关系。
在一实施例中,恶意订单用户的确定装置600包括:
获取模块620,用于获取收货地址与恶意地址之间的距离;
确定模块630,用于根据距离确定修正系数,并根据修正系数对相似度进行修正,距离与修正系数为负相关关系;
确定模块630,用于根据修正后的相似度确定恶意地址差异度。
在一实施例中,恶意订单用户的确定装置600包括:
存储模块,用于在关键词指示用户是恶意订单用户时,将用户对应的收货地址存储为恶意地址。
在一实施例中,恶意订单用户的确定装置600包括:
确定模块630,用于在接收到第一终端发送的限制用户购买权利的请求时,确定关键词与第一终端请求限制的购买权利是否匹配;
关闭模块,用于在关键词与第一终端请求限制的购买权利匹配时,关闭用户对应的账号的购买权利。
在一实施例中,恶意订单用户的确定装置600包括:
获取模块620,用于在接收到第二终端发送的用户的申诉请求时,获取用户在各个第二店铺的第二历史订单信息;
根据各个第二历史订单信息确定用户在第一店铺的恶意订单行为是否为主观行为;
确定模块630,用于在确定用户在第一店铺的恶意订单行为是非主观行为,恢复用户对应的账号的购买权利,并更改用户的关键词。
在一实施例中,恶意订单用户的确定装置600包括:
确定模块630,用于确定标识是否关联关键词;
反馈模块640,用于在标识关联关键词时,将标识关联的关键词反馈至第一终端,其中,标识关联的关键词是在第一终端上一次发送查询请求时存储的;
执行模块,用于在标识未关联关键词时,执行根据标识获取用户在第一店铺上的第一历史订单信息的步骤。
在一实施例中,恶意订单用户的确定装置600包括:
更新模块,用于在关键词指示用户是恶意订单用户时,更新标识关联的恶意次数;
封号模块,用于在恶意次数达到预设次数时,对用户对应的账号进行封号处理。
图7是根据一示例性实施例示出的一种恶意订单用户的确定设备的硬件结构图。
恶意订单用户的确定设备700可以包括:处理701,例如CPU,存储器702以及收发器703。本领域技术人员可以理解,图7中示出的结构并不构成对恶意订单用户的确定设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。存储器702可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
处理器701可以调用存储器702内存储的计算机程序,以完成上述的恶意订单用户的确定方法的全部或部分步骤。
收发器703用于接收外部设备发送的信息以及向外部设备发送信息。
一种非临时性计算机可读存储介质,当该存储介质中的指令由恶意订单用户的确定设备的处理器执行时,使得恶意订单用户的确定设备能够执行上述恶意订单用户的确定方法。
一种计算机程序产品,包括计算机程序,当该计算机程序由恶意订单用户的确定设备的处理器执行时,使得恶意订单用户的确定设备能够执行上述恶意订单用户的确定方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本公开的其它实施方案。本发明旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (15)

1.一种恶意订单用户的确定方法,其特征在于,包括:
接收第一终端发送的查询请求,并根据所述查询请求获取用户的标识,所述查询请求用于查询所述用户是否是第一店铺的恶意订单用户;
根据所述标识获取所述用户在所述第一店铺上的第一历史订单信息,并根据所述第一历史订单信息确定所述用户单次购买商品的数量、退单次数以及相邻订单之间的间隔时长;
根据所述数量、所述退单次数以及所述间隔时长确定所述用户的信誉等级,并根据所述信誉等级确定所述用户的关键词;
将所述关键词反馈至所述第一终端,其中,所述关键词用于指示所述用户是否为恶意订单用户。
2.根据权利要求1所述的恶意订单用户的确定方法,其特征在于,所述根据所述数量、所述退单次数以及所述间隔时长确定所述用户的信誉等级的步骤包括:
根据所述数量、所述退单次数以及所述间隔时长确定信誉分数;
根据所述信誉分数所在的数值区间确定所述用户的信誉等级。
3.根据权利要求2所述的恶意订单用户的确定方法,其特征在于,所述根据所述数量、所述退单次数以及所述间隔时长确定信誉分数的步骤包括:
确定所述数量对应的第一权重、所述退单次数对应的第二权重以及所述间隔时长对应的第三权重;
根据所述数量、所述第一权重、所述退单次数、所述第二权重、所述间隔时长以及所述第三权重,确定信誉分数。
4.根据权利要求3所述的恶意订单用户的确定方法,其特征在于,所述根据所述数量、所述第一权重、所述退单次数、所述第二权重、所述间隔时长以及所述第三权重,确定信誉分数的步骤包括:
根据所述查询请求确定所述用户当前的订单类型;
在所述订单类型为货到付款时,确定所述数量、所述第一权重、所述退单次数以及所述第二权重之间的第一乘积,并确定所述间隔时长与所述第三权重之间的第二乘积;
根据所述第一乘积与所述第二乘积的比值确定信誉分数。
5.根据权利要求4所述的恶意订单用户的确定方法,其特征在于,所述根据所述查询请求确定所述用户当前的订单类型的步骤之后,还包括:
在所述订单类型为无理由退货时,根据所述第一历史订单信息获取所述用户的收货地址;
根据所述收货地址确定恶意地址差异度,并确定所述恶意地址差异度对应的第四权重;
确定所述数量、所述第一权重、所述退单次数以及所述第二权重之间的第一乘积,并确定所述恶意地址差异度、所述第四权重、所述间隔时长与所述第三权重之间的第三乘积;
根据所述第一乘积与所述第三乘积的比值确定信誉分数。
6.根据权利要求5所述的恶意订单用户的确定方法,其特征在于,所述根据所述收货地址确定恶意地址差异度的步骤包括:
获取存储的恶意地址;
确定所述收货地址与所述恶意地址之间的相似度;
根据所述相似度确定恶意地址差异度,其中,所述相似度与所述恶意地址差异度为负相关关系。
7.根据权利要求6所述的恶意订单用户的确定方法,其特征在于,所述根据所述相似度确定恶意地址差异度的步骤包括:
获取所述收货地址与所述恶意地址之间的距离;
根据所述距离确定修正系数,并根据所述修正系数对所述相似度进行修正,所述距离与所述修正系数为负相关关系;
根据修正后的所述相似度确定所述恶意地址差异度。
8.根据权利要求6所述的恶意订单用户的确定方法,其特征在于,所述将所述关键词反馈至所述第一终端的步骤之后,还包括:
在所述关键词指示所述用户是恶意订单用户时,将所述用户对应的收货地址存储为恶意地址。
9.根据权利要求1-8任一项所述的恶意订单用户的确定方法,其特征在于,所述将所述关键词反馈至所述第一终端的步骤之后,还包括:
在接收到所述第一终端发送的限制所述用户购买权利的请求时,确定所述关键词与所述第一终端请求限制的购买权利是否匹配;
在所述关键词与所述第一终端请求限制的购买权利匹配时,关闭所述用户对应的账号的所述购买权利。
10.根据权利要求9所述的恶意订单用户的确定方法,其特征在于,所述关闭所述用户对应的账号的所述购买权利的步骤之后,还包括:
在接收到第二终端发送的所述用户的申诉请求时,获取所述用户在各个第二店铺的第二历史订单信息;
根据各个所述第二历史订单信息确定所述用户在所述第一店铺的恶意订单行为是否为主观行为;
在确定所述用户在所述第一店铺的恶意订单行为是非主观行为,恢复所述用户对应的账号的所述购买权利,并更改所述用户的关键词。
11.根据权利要求1-8任一项所述的恶意订单用户的确定方法,其特征在于,所述根据所述查询请求获取用户的标识的步骤之后,还包括:
确定所述标识是否关联关键词;
在所述标识关联关键词时,将所述标识关联的关键词反馈至所述第一终端,其中,所述标识关联的关键词是在所述第一终端上一次发送查询请求时存储的;
在所述标识未关联关键词时,执行所述根据所述标识获取所述用户在所述第一店铺上的第一历史订单信息的步骤。
12.根据权利要求1-8任一项所述的恶意订单用户的确定方法,其特征在于,所述将所述关键词反馈至所述第一终端的步骤之后,还包括:
在所述关键词指示所述用户是恶意订单用户时,更新所述标识关联的恶意次数;
在所述恶意次数达到预设次数时,对所述用户对应的账号进行封号处理。
13.一种恶意订单用户的确定装置,其特征在于,包括:
接收模块,用于接收第一终端发送的查询请求,并根据所述查询请求获取用户的标识,所述查询请求用于查询所述用户是否是第一店铺的恶意订单用户;
获取模块,用于根据所述标识获取所述用户在所述第一终端关联的第一店铺上的第一历史订单信息,并根据所述第一历史订单信息确定所述用户单次购买商品的数量、退单次数以及相邻订单之间的间隔时长;
确定模块,用于根据所述数量、所述退单次数以及所述间隔时长确定所述用户的信誉等级,并根据所述信誉等级确定所述用户的关键词;
反馈模块,用于将所述关键词反馈至所述第一终端,其中,所述关键词用户指示所述用户是否为恶意订单用户。
14.一种恶意订单用户的确定设备,其特征在于,包括:存储器以及处理器;
所述存储器存储计算机执行指令;
所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令,使得所述处理器执行如权利要求1至12任一项所述的恶意订单用户的确定方法。
15.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质中存储有计算机执行指令,所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至12任一项所述的恶意订单用户的确定方法。
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