一种异常交易的识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种异常交易的识别方法及装置，所述方法包括：获取用户提出识别网上交易的交易数据；如果根据所述交易数据判定所述交易不是虚假交易，则判断所述交易双方是否为关联用户；如果所述交易双方为关联用户，则确定所述交易为异常交易。本发明专利技术实施例中，在判断网上交易为正常交易时，进一步利用交易双方是否为关联用户来判断所述交易是否为异常交易。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及互联网
，特别涉及一种异常交易的识别方法及装置；
技术介绍
随着互联网的发展，越来越多的用户开始网络购物(简称网购)，随之而来的问题越来越多，比如，交易是否有问题等。随着交易量的增加，异常交易也越来越多，如何利用互联网技术有效识别各种特定类型的异常交易成为现在急需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例中提供了一种异常交易的识别方法及装置，以提高网上异常交易的识别率。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例公开了如下技术方案：第一方面提供了一种异常交易的识别方法，包括：获取用户提出识别网上交易的交易数据；如果根据所述交易数据判定所述交易不是虚假交易，则判断所述交易双方是否为关联用户；如果所述交易双方为关联用户，则确定所述交易为异常交易。可选的，还包括：如果所述双方不是关联用户，则确定所述交易为正常交易；或者如果判定所述交易为虚假交易，则确定所述交易为异常交易。可选的，所述判断所述交易的双方是否为关联用户，包括：收集所述交易双方在不同的非交易场景中的非交易关系数据；如果收集到所述交易双方在不同的非交易场景中的非交易关系数据，则确定所述交易双方为关联用户。可选的，所述判断所述交易的双方是否为关联用户，还包括：在收集到所述交易双方在不同的非交易场景中的非交易关系数据时，根据所述非交
易关系数据确定所述交易双方的相关度；如果所述相关度大于预设阈值，则确定所述交易双方为关联用户。可选的，所述根据所述非交易关系数据确定所述交易双方的相关度，包括：为所述不同的非交易场景赋予不同的权重值；计算每个所述非交易场景的得分值；根据每个非交易场景的权重值和得分值计算每个非交易场景的总分值，并将所述总分值作为交易双方的相关度。第二方面提供了一种异常交易的识别装置，包括：获取单元，用于获取用户提出识别网上交易的交易数据；第一判断单元，用于根据所述交易数据判断所述交易是否为虚假交易；第二判断单元，用于在所述第一判断单元判断所述交易不是虚假交易时，继续判断所述交易双方是否为关联用户；第一确定单元，用于在所述第二判断单元判断所述交易双方为关联用户时，确定所述交易为异常交易。可选的，还包括：第二确定单元，用于在所述第二判断单元判断所述交易双方不是关联用户时，确定所述交易为正常交易；和/或第三确定单元，用于在在所述第一判断单元判断所述交易为虚假交易时，确定所述交易为异常交易。可选的，所述第二判断单元包括：收集单元，用于在所述第一判断单元判断所述交易不是虚假交易时，收集所述交易双方在不同的非交易场景中的非交易关系数据；第一关联用户确定单元，用于在所述收集单元收集到所述非交易关系数据时，确定所述交易双方为关联用户。可选的，所述第二判断单元还包括：第二关联用户确定单元，用于在所述收集单元收集到所述非交易关系数据时，根据所述非交易关系数据确定所述交易双方的相关度；关联用户判断单元，用于在所述相关度大于预设阈值时，判定所述交易双方为关联用户。可选的，所述第二关联用户确定单元包括：设置单元，用于为所述不同的非交易场景赋予不同的权重值；分值计算单元，用于计算每个所述非交易场景的得分值；相关度计算单元，用于根据每个非交易场景的权重值和得分值计算每个非交易场景的总分值，并将所述总分值作为交易双方的相关度。由上述技术方案可知，本专利技术实施例中，在判断网上交易为正常交易时，进一步判断交易的双方是否为关联用户，并在判定交易双方为关联用户时，确定该交易为异常交易。也就是说，本专利技术实施例，在网上交易的行为数据正常时，进一步通过交易双方的非交易关系数据来判断该交易是否为异常交易，从而提高了网上异常交易的识别率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种异常交易的识别方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的一种异常交易的识别的应用实例的流程图；图3为本专利技术实施例提供的一种判断交易双方是否为关联用户的流程图；图4为本专利技术实施例提供的一种异常交易的识别装置的机构示意图；图5为本专利技术实施例提供的一种网络服务器的结构示意图；图6为本专利技术实施例提供的一种网络服务器的应用实例的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整
的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在本专利技术实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本专利技术。在本专利技术实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。应当理解，尽管在本专利技术实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本专利技术实施例范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。而且，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、物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、物品或者设备所固有的要素。请参阅图1，图1为本专利技术实施例提供的一种异常交易的识别方法的流程图，所述方法包括：步骤101：获取用户提出识别网上交易的交易数据；该步骤中，用户在网上购物后，如果发现商品质量问题，且与卖家协商无果后，为了维护自身的利益，可以向网络服务端提出识别请求，以便于网络服务端(比如淘宝客户端等)介入处理。此时，网络客户端的服务器接收到用户提出的识别请求，收集该交易的交易数据。步骤102：如果根据所述交易数据判定所述交易不是虚假交易，则判断所述交易双方是否为关联用户，若是关联用户，执行步骤103；该步骤中，所述关联用户为熟悉的人(即熟人)，或者为能同时受益的用户。在网络客户端的服务器接收到识别请求时，先判断与该交易是否为虚假交易，其判断该交易是否为虚假交易的依据是：先获取该交易流程中交易双方的各自交易的行为数据，然后，判断交易双方各自的
交易行为数据是否异常，如果异常，确定该交易为虚假交易，否则，确定该交易不是虚假交易(即正常交易)。该步骤中，如果判断该交易是正常交易，则继续判断该交易双方是否为关联用户，其判断的过程包括两种方式，具体包括：一种方式是：1)在判断该交易是正常交易时，先收集所述交易双方在不同的非交易场景中的非交易关系数据；也就是说，网络客户端在网上收集该交易的交易双方在现实生活中是否有关系数据，该关系数据是与该交易无关本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种异常交易的识别方法，其特征在于，包括：获取用户提出识别网上交易的交易数据；如果根据所述交易数据判定所述交易不是虚假交易，则判断所述交易双方是否为关联用户；如果所述交易双方为关联用户，则确定所述交易为异常交易。

【技术特征摘要】
1.一种异常交易的识别方法，其特征在于，包括：获取用户提出识别网上交易的交易数据；如果根据所述交易数据判定所述交易不是虚假交易，则判断所述交易双方是否为关联用户；如果所述交易双方为关联用户，则确定所述交易为异常交易。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：如果所述双方不是关联用户，则确定所述交易为正常交易；或者如果根据所述交易数据判定所述交易为虚假交易，则确定所述交易为异常交易。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述交易的双方是否为关联用户，包括：收集所述交易双方在不同的非交易场景中的非交易关系数据；如果收集到所述交易双方在不同的非交易场景中的非交易关系数据，则确定所述交易双方为关联用户。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述判断所述交易的双方是否为关联用户，还包括：在收集到所述交易双方在不同的非交易场景中的非交易关系数据时，根据所述非交易关系数据确定所述交易双方的相关度；如果所述相关度大于预设阈值，则确定所述交易双方为关联用户。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述非交易关系数据确定所述交易双方的相关度，包括：为所述不同的非交易场景赋予不同的权重值；计算每个所述非交易场景的得分值；根据每个非交易场景的权重值和得分值计算每个非交易场景的总分值，并将所述总分值作为交易双方的相关度。6.一种异常交易的识别装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取用户提出识别网上交易的交易数据；第一判断单元，用于根据所述交易数据判断所述交易...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦绪震，王峰伟，李立中，张振宇，何勇，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY