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