基于GPS的订单欺诈识别方法、系统、存储介质和电子设备技术方案

本发明专利技术提供一种基于GPS的订单欺诈识别方法、系统、存储介质和电子设备，方法包括：根据网站内已完成订单的GPS坐标分布，将世界地图划分成多个GPS网格定位区域；在每个GPS网格定位区域内，分别获取历史订单和近期订单；在每个GPS网格定位区域内，计算每个特征变量的信息价值；筛选出信息价值高于预设阈值的特征变量，进行模型训练，得到针对每个GPS网格定位区域的各自独立的欺诈识别模型；实时获取新增订单及其GPS坐标，定位新增订单所在的GPS网格定位区域，采用该GPS网格定位区域的欺诈识别模型，对新增订单进行欺诈识别。本发明专利技术使用对GPS坐标划分网格的方法，降低了传统使用统一模型进行欺诈识别的成本，加强了对频繁更换用户特征的欺诈交易的辨识能力。

【技术实现步骤摘要】
基于GPS的订单欺诈识别方法、系统、存储介质和电子设备
本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种基于GPS的订单欺诈识别方法、系统、存储介质和电子设备。
技术介绍
在“互联网+”大环境的良性驱动下，在线票务预订业务不断发展、产品服务越来越多样化，随之而来的欺诈行为也越来越多。不法分子使用盗取的账户和非法取得的信用卡信息在网站购买产品，对网站以及其他消费者造成了损失。在现有技术下，网站通常会利用规则/模型对这些欺诈交易进行识别，在不影响正常客户体验的情况下阻拦欺诈交易，防止资损，实现既能保护用户在网站平台的资金安全又能提高用户在线支付的安全感。通过分析，专利技术人发现，通常不法分子在获取用户银行卡/账户安全信息后，都会在被盗用户感知之前全力进行销赃，考虑到犯罪成本以及手段高低的不同，同一人作案或同一团伙作案大多会留下相同的用户特征。传统反欺诈规则/模型对欺诈订单的识别，会依赖用户特征维度的变量，例如基于账户维度、设备维度、银行卡维度等维度产生的变量。伴随着支付风控与不法分子对抗的不断升级，欺诈分子技术手段不断提高，从而频繁变换用户特征或伪造用户特征的成本也越来越低，传统反欺诈规则/模型对于此类欺诈交易的辨识难度增加。然而对于团伙欺诈分子而言，作案地点相对固定，更换或增加作案地点必然会增加其作案成本，而这部分成本无法通过技术手段降低，若使用模拟GPS点位则会增加其作案成本而且也容易被识别出来，所以精准的GPS信息可以帮助我们有效地识别欺诈交易的发生地。可见，结合GPS信息进行欺诈识别，是风控识别领域的发展方向。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术要解决的问题在于，如何结合交易历史数据以及GPS定位数据，对GPS坐标进行网格划分并结合二分类算法设计出一款有效的欺诈交易识别方案。根据本专利技术的一个方面，提供一种基于GPS的订单欺诈识别方法，所述方法包括：获取网站内所有已完成订单，提取每个已完成订单的特征变量和该已完成订单发生的GPS坐标，根据所有已完成订单的GPS坐标分布，将世界地图划分成多个GPS网格定位区域；在每个GPS网格定位区域内，预设当前时间点之前的第一时间点，筛选出该第一时间点之前的已完成订单，作为该GPS网格定位区域的历史订单，每个GPS网格定位区域的历史订单包含历史欺诈订单和历史非欺诈订单；在每个GPS网格定位区域内，预设当前时间点之前的第二时间点，筛选出该第二时间点至当前时间点之间的已完成订单，作为该GPS网格定位区域的近期订单，每个GPS网格定位区域的近期订单包含近期欺诈订单和近期非欺诈订单；在每个GPS网格定位区域内，基于各特征变量分别在近期欺诈订单、近期非欺诈订单、历史欺诈订单和历史非欺诈订单中的取值的差异度，计算每个特征变量的信息价值；筛选出信息价值高于该GPS网格定位区域内的预设阈值的特征变量，利用筛选出的特征变量进行模型训练，得到针对每个GPS网格定位区域的各自独立的欺诈识别模型；实时获取新增订单及其GPS坐标，根据新增订单的GPS坐标定位该新增订单所在的GPS网格定位区域，采用该GPS网格定位区域的欺诈识别模型，对所述新增订单进行欺诈识别。优选地，计算每个特征变量的信息价值的公式为：IV为特征变量的信息价值，N为特征变量将近期订单与历史订单区分开的差异度类别，i的不同取值对应不同类别的差异度，代表在i类别下的欺诈订单占该GPS网格定位区域的所有欺诈订单的比例，代表在i类别下的非欺诈订单占该GPS网格定位区域的所有非欺诈订单的比例，WOEi代表在i类别下的该特征变量的权重值，WOEi的计算公式为：i＝1，2，...，N。优选地，所述N等于2，i取1时对应该特征变量将该GPS网格定位区域内的近期订单与历史订单区分开的差异度大于等于预设的差异度阈值，i取2时对应该特征变量将该GPS网格定位区域内的近期订单与历史订单区分开的差异度小于差异度阈值。优选地，将世界地图划分成多个该GPS网格定位区域时，已完成订单的GPS坐标分布密集的GPS网格定位区域的面积小于已完成订单的GPS坐标分布稀疏的GPS网格定位区域的面积。优选地，所述第二时间点等于所述第一时间点，或所述第二时间点早于所述第一时间点。优选地，所述欺诈识别模型为二分类算法模型。优选地，所述欺诈识别模型包括决策树模型、逻辑回归模型、贝叶斯模型中的至少一个。根据本专利技术的另一个方面，提供一种基于GPS的订单欺诈识别系统，所述系统包括：网格划分模块，获取网站内所有已完成订单，提取每个已完成订单的特征变量和该已完成订单发生的GPS坐标，根据所有已完成订单的GPS坐标分布，将世界地图划分成多个GPS网格定位区域；历史订单模块，在每个GPS网格定位区域内，预设当前时间点之前的第一时间点，筛选出该第一时间点之前的已完成订单，作为该GPS网格定位区域的历史订单，每个GPS网格定位区域的历史订单包含历史欺诈订单和历史非欺诈订单；近期订单模块，在每个GPS网格定位区域内，预设当前时间点之前的第二时间点，筛选出该第二时间点至当前时间点之间的已完成订单，作为该GPS网格定位区域的近期订单，每个GPS网格定位区域的近期订单包含近期欺诈订单和近期非欺诈订单；变量处理模块，在每个GPS网格定位区域内，基于各特征变量分别在近期欺诈订单、近期非欺诈订单、历史欺诈订单和历史非欺诈订单中的取值的差异度，计算每个特征变量的信息价值；模型训练模块，筛选出信息价值高于该GPS网格定位区域内的预设阈值的特征变量，利用筛选出的特征变量进行模型训练，得到针对每个GPS网格定位区域的各自独立的欺诈识别模型；欺诈识别模块，实时获取新增订单及其GPS坐标，根据新增订单的GPS坐标定位该新增订单所在的GPS网格定位区域，采用该GPS网格定位区域的欺诈识别模型，对所述新增订单进行欺诈识别。根据本专利技术的另一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的基于GPS的订单欺诈识别方法的步骤。根据本专利技术的另一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的基于GPS的订单欺诈识别方法的步骤。有鉴于此，本专利技术与现有技术相比的有益效果在于：本专利技术通过精分用户GPS定位的网格化，分析该网格交易特征，通过观察该网格内的每笔交易的特征是否与历史群体特征有显著差异，以及该网格历史交易是否有欺诈特征，形成针对每个GPS网格定位区域的欺诈识别模型。从而对新增订单进行欺诈识别时，直接采用其对应的GPS网格定位区域的欺诈识别模型进行针对性识别，准确度更高，可以最大限度识别并阻止欺诈交易发生，保护用户财产安全，降低资金损失，提升用户支付安全感。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。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，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于GPS的订单欺诈识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取网站内所有已完成订单，提取每个已完成订单的特征变量和该已完成订单发生的GPS坐标，根据所有已完成订单的GPS坐标分布，将世界地图划分成多个GPS网格定位区域；在每个GPS网格定位区域内，预设当前时间点之前的第一时间点，筛选出该第一时间点之前的已完成订单，作为该GPS网格定位区域的历史订单，每个GPS网格定位区域的历史订单包含历史欺诈订单和历史非欺诈订单；在每个GPS网格定位区域内，预设当前时间点之前的第二时间点，筛选出该第二时间点至当前时间点之间的已完成订单，作为该GPS网格定位区域的近期订单，每个GPS网格定位区域的近期订单包含近期欺诈订单和近期非欺诈订单；在每个GPS网格定位区域内，基于各特征变量分别在近期欺诈订单、近期非欺诈订单、历史欺诈订单和历史非欺诈订单中的取值的差异度，计算每个特征变量的信息价值；筛选出信息价值高于该GPS网格定位区域内的预设阈值的特征变量，利用筛选出的特征变量进行模型训练，得到针对每个GPS网格定位区域的各自独立的欺诈识别模型；实时获取新增订单及其GPS坐标，根据新增订单的GPS坐标定位该新增订单所在的GPS网格定位区域，采用该GPS网格定位区域的欺诈识别模型，对所述新增订单进行欺诈识别。...

【技术特征摘要】
1.一种基于GPS的订单欺诈识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取网站内所有已完成订单，提取每个已完成订单的特征变量和该已完成订单发生的GPS坐标，根据所有已完成订单的GPS坐标分布，将世界地图划分成多个GPS网格定位区域；在每个GPS网格定位区域内，预设当前时间点之前的第一时间点，筛选出该第一时间点之前的已完成订单，作为该GPS网格定位区域的历史订单，每个GPS网格定位区域的历史订单包含历史欺诈订单和历史非欺诈订单；在每个GPS网格定位区域内，预设当前时间点之前的第二时间点，筛选出该第二时间点至当前时间点之间的已完成订单，作为该GPS网格定位区域的近期订单，每个GPS网格定位区域的近期订单包含近期欺诈订单和近期非欺诈订单；在每个GPS网格定位区域内，基于各特征变量分别在近期欺诈订单、近期非欺诈订单、历史欺诈订单和历史非欺诈订单中的取值的差异度，计算每个特征变量的信息价值；筛选出信息价值高于该GPS网格定位区域内的预设阈值的特征变量，利用筛选出的特征变量进行模型训练，得到针对每个GPS网格定位区域的各自独立的欺诈识别模型；实时获取新增订单及其GPS坐标，根据新增订单的GPS坐标定位该新增订单所在的GPS网格定位区域，采用该GPS网格定位区域的欺诈识别模型，对所述新增订单进行欺诈识别。2.如权利要求1所述的基于GPS的订单欺诈识别方法，其特征在于，计算每个特征变量的信息价值的公式为：IV为特征变量的信息价值，N为特征变量将近期订单与历史订单区分开的差异度类别，i的不同取值对应不同类别的差异度，代表在i类别下的欺诈订单占该GPS网格定位区域的所有欺诈订单的比例，代表在i类别下的非欺诈订单占该GPS网格定位区域的所有非欺诈订单的比例，WOEi代表在i类别下的该特征变量的权重值，WOEi的计算公式为：3.如权利要求2所述的基于GPS的订单欺诈识别方法，其特征在于，N等于2，i取1时对应该特征变量将该GPS网格定位区域内的近期订单与历史订单区分开的差异度大于等于预设的差异度阈值，i取2时对应该特征变量将该GPS网格定位区域内的近期订单与历史订单区分开的差异度小于差异度阈值。4.如权利要求1所述的基于GPS的订单欺诈识别方法，其特征在于，将世界地图划分成多个GPS网格定位区域时，已完成订单的GPS坐标分布密集的GPS网格定位区域的面积小...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁帅，
申请(专利权)人：上海携程商务有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31