一种网络交易分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种网络交易分析方法及系统，在不显著提升漏杀率的前提下，对部分被拦截交易进行放过，进而减少误杀，提升用户体验。该网络交易分析方法，包括：采集样本数据，建立样本数据库；所述样本数据包括正常交易数据和非正常交易的案件数据；根据所述样本数据记录的交易指标，对交易进行可信级别划分，构建可信模型；将系统拦截的实时交易信息，输入所述可信模型中，计算所述实时交易是否属于高可信级别，若属于，则进行交易；若不属于，则进行交易拦截。

【技术实现步骤摘要】
一种网络交易分析方法及系统
本专利技术属于大数据风险控制
，具体来说，涉及一种网络交易分析方法及系统。
技术介绍
随着互联网购物的快速发展，越来越多的犯罪分子关注第三方支付平台。犯罪分子利用平台一些漏洞钻空子，盗取平台账号，盗取平台用户资金等等，给客户带来很大的损失。随着第三方支付平台的成长与壮大，会培养部分高质量高忠诚的客户，但同样的会有大量欺诈的行为。虽然第三方支付平台现有风险拦截系统能有效拦截异常交易，保护客户合法财产安全，但不可避免地将很多正常交易也拦下，影响了部分用户体验。怎样减少正常交易被拦截的概率，提高用户体验，是本领域技术人员面临的一个技术问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种网络交易分析方法及系统，在不显著提升漏杀率的前提下，对部分被拦截交易进行放过，进而减少误杀，提升用户体验。为解决上述技术问题，本专利技术实施例采用以下技术方案：第一方面，本专利技术实施例提供一种网络交易分析方法，所述方法包括：采集样本数据，建立样本数据库；所述样本数据包括正常交易数据和非正常交易的案件数据；根据所述样本数据记录的交易指标，对交易进行可信级别划分，构建可信模型；将系统拦截的实时交易信息，输入所述可信模型中，计算所述实时交易是否属于高可信级别，若属于，则进行交易；若不属于，则进行交易拦截。结合第一方面，作为第一种可实现的方案，所述根据所述样本数据记录的交易指标，对交易进行可信级别划分，构建可信模型，包括：从所述样本数据记录的交易指标中筛选可信交易要素；根据关联规则，计算所述可信交易要素的可信指标；所述可信指标包括支持度、置信度与提升度；根据所述可信指标，将包含所述可信交易要素的交易进行可信级别划分，构建可信模型；可信级别包括高可信级别。结合第一方面的第一种可实现的方案，作为第二种可实现的方案，所述计算所述可信交易要素的可信指标，包括：对所述可信交易要素按照组合形式，计算可信指标。结合第一方面的第一种可实现的方案，作为第三种可实现的方案，所述计算所述可信交易要素的支持度过程为：设可信交易要素为m个，m为大于等于1的整数；设样本数据库中同时包含m个可信交易要素，对于一可信交易要素中的具体要素的正常交易数量为S′；设样本数据库中的交易总数量为S；支持度W1＝S′/S。结合第一方面的第三种可实现的方案，作为第四种可实现的方案，所述计算所述可信交易要素的置信度过程为：设样本数据库中同时含有m个可信交易要素中的具体要素的交易数量为S1；置信度W2＝S′/S1。结合第一方面的第四种可实现的方案，作为第五种可实现的方案，所述计算所述可信交易要素的提升度过程为：设样本数据库中正常交易量为N，提升度W3＝W2/(N/S)。第二方面，本专利技术实施例提供一种网络交易分析系统，包括：构件模块：用于采集样本数据，建立样本数据库；根据所述样本数据记录的交易指标，对交易进行可信级别划分，构建可信模型；可信模型：用于对系统拦截的实时交易信息，计算所述实时交易是否属于高可信级别，若属于，则进行交易；若不属于，则进行交易拦截。结合第二方面，作为第一种可实现的方案，所述构件模块，包括：采集单元：用于采集样本数据，建立样本数据库；所述样本数据包括正常交易数据和非正常交易的案件数据；筛选单元：用于从所述样本数据记录的交易指标中筛选可信交易要素；计算单元：用于根据关联规则，计算所述可信交易要素的可信指标；所述可信指标包括支持度、置信度与提升度；划分单元：用于根据所述可信指标，将可信交易要素进行可信级别划分，可信级别包括高可信级别。结合第二方面第一种可实现的方案，作为第二种可实现的方案，所述计算单元：具体用于对所述可信交易要素按照组合形式，计算可信指标。结合第二方面第一种可实现的方案，作为第三种可实现的方案，所述计算单元：具体用于根据下述方法计算支持度：设可信交易要素为m个，m为大于等于1的整数；设样本数据库中同时包含m个可信交易要素，对于一可信交易要素中的具体要素的正常交易数量为S′；设样本数据库中的交易总数量为S；支持度W1＝S′/S。结合第二方面第一种可实现的方案，作为第四种可实现的方案，所述计算单元：具体用于根据下述方法计算置信度：设样本数据库中同时含有m个可信交易要素中的具体要素的交易数量为S1；置信度W2＝S′/S1。结合第二方面第一种可实现的方案，作为第五种可实现的方案，所述计算单元：具体用于根据下述方法计算提升度：设样本数据库中正常交易量为N，提升度W3＝W2/(N/S)。与现有技术相比，本专利技术实施例的网络交易分析方法及系统，在不显著提升漏杀率的前提下，对部分被拦截交易进行放过，进而减少误杀，提升用户体验。该实施例的方法中，首先，根据样本数据记录的交易指标，对交易进行可信级别划分，构建可信模型；然后，将系统拦截的实时交易信息，输入所述可信模型中，计算所述实时交易是否属于高可信级别，若属于，则进行交易；若不属于，则进行交易拦截。该方法对被系统拦截的实时交易进行判断，是否属于高可信级别的交易，如果属于，则允许进行交易。该方法能够大幅降低正常交易被风险系统误拦的概率，降低对客户的打扰率，减少误杀，并提升风控准确率，从而提升用户体验。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，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它的附图。图1是本专利技术实施例提供的系统架构示意图；图2是本专利技术实施例提供的方法流程框图；图3是本专利技术实施例的方法中步骤10)的流程框图；图4是在整个网络交易流程中产生的交易指标示例图；图5是本专利技术实施例中，交易级别划分示例图；图6是本专利技术实施例提供的具体实例的结构框图。具体实施方式为使本领域技术人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细描述。下文中将详细描述本专利技术的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能解释为对本专利技术的限制。本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本专利技术的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。本
技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本专利技术所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。现有的网络平台交易中通常设有风险控制系统。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络交易分析方法，其特征在于，所述方法包括：采集样本数据，建立样本数据库；所述样本数据包括正常交易数据和非正常交易的案件数据；根据所述样本数据记录的交易指标，对交易进行可信级别划分，构建可信模型；将系统拦截的实时交易信息，输入所述可信模型中，计算所述实时交易是否属于高可信级别，若属于，则进行交易；若不属于，则进行交易拦截。

【技术特征摘要】
1.一种网络交易分析方法，其特征在于，所述方法包括：采集样本数据，建立样本数据库；所述样本数据包括正常交易数据和非正常交易的案件数据；根据所述样本数据记录的交易指标，对交易进行可信级别划分，构建可信模型；将系统拦截的实时交易信息，输入所述可信模型中，计算所述实时交易是否属于高可信级别，若属于，则进行交易；若不属于，则进行交易拦截。2.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本数据记录的交易指标，对交易进行可信级别划分，构建可信模型，包括：从所述样本数据记录的交易指标中筛选可信交易要素；根据关联规则，计算所述可信交易要素的可信指标；所述可信指标包括支持度、置信度与提升度；根据所述可信指标，将包含所述可信交易要素的交易进行可信级别划分，构建可信模型；可信级别包括高可信级别。3.按照权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述可信交易要素的可信指标，包括：对所述可信交易要素按照组合形式，计算可信指标。4.按照权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述可信交易要素的支持度过程为：设可信交易要素为m个，m为大于等于1的整数；设样本数据库中同时包含m个可信交易要素，对于一可信交易要素中的具体要素的正常交易数量为S′；设样本数据库中的交易总数量为S；支持度W1＝S′/S。5.按照权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所述可信交易要素的置信度过程为：设样本数据库中同时含有m个可信交易要素中的具体要素的交易数量为S1；置信度W2＝S′/S1。6.按照权利要求5所述的方法，其特征在于，所述计算所述可信交易要素的提升度过程为：设样本数据库中正常交易量为N，提升度W3＝W2/(N/S)。...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊帅，李贵军，
申请(专利权)人：苏宁易购集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32