一种异常服务识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种异常服务识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取待识别服务的服务数据，所述待识别服务的服务数据包括服务请求方特征和服务提供方特征，对所述服务请求方特征和所述服务提供方特征进行特征交叉处理，得到针对所述待识别服务的服务特征，采用预设的异常服务识别模型识别所述服务特征，获取所述待识别服务的异常数据。本申请能够提高对识别异常服务的准确性和可靠性。

An abnormal service identification method, device, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种异常服务识别方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及互联网
，具体而言，涉及一种异常服务识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
目前，随着互联网技术和电子商务的发展，各行业的服务已经能够实现电子化和自动化。在各行业的服务中，都可能会存在异常的服务，比如恶意刷单、有安全风险的服务等，因此，为了更好地向正常的用户提供服务，如何识别异常服务日益收到广泛的关注。现有技术中，可以获取待识别服务的服务内容，确定其所提供的服务是否包括恶意或存在安全风险等，即识别该服务是否为异常服务，但由于各行各业中服务的形式多种多样，通过服务内容难以准确对异常服务进行识别，即识别异常服务的可靠性低下。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种异常服务识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高识别异常服务的准确性和可靠性。根据本申请的一个方面，提供一种异常服务识别方法，包括：获取待识别服务的服务数据，所述待识别服务的服务数据包括服务请求方特征和服务提供方特征；对所述服务请求方特征和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常服务识别方法，其特征在于，包括：/n获取待识别服务的服务数据，所述待识别服务的服务数据包括服务请求方特征和服务提供方特征；/n对所述服务请求方特征和所述服务提供方特征进行特征交叉处理，得到针对所述待识别服务的服务特征；/n采用预设的异常服务识别模型识别所述服务特征，获取所述待识别服务的异常数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种异常服务识别方法，其特征在于，包括：
获取待识别服务的服务数据，所述待识别服务的服务数据包括服务请求方特征和服务提供方特征；
对所述服务请求方特征和所述服务提供方特征进行特征交叉处理，得到针对所述待识别服务的服务特征；
采用预设的异常服务识别模型识别所述服务特征，获取所述待识别服务的异常数据。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述服务请求方特征和所述服务提供方特征进行特征交叉处理，包括：
基于预设的特征类型关联关系，将所述服务请求方特征和所述服务提供方特征进行特征交叉处理。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别服务的服务数据还包括服务内容，所述采用预设的异常服务识别模型识别所述服务特征，获取所述待识别服务的异常数据，包括：
采用预设的异常服务识别模型识别所述服务特征和所述服务内容，获取所述待识别服务的异常数据。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的异常服务识别模型包括第一层识别模型和第二层识别模型，在所述采用预设的异常服务识别模型识别所述服务特征，获取所述待识别服务的异常数据之前，所述方法还包括：
从历史服务集合中获取多个携带第一异常标记的历史服务作为正样本、获取多个携带正常标记的历史服务作为负样本，得到第一样本集合，所述第一样本集合包括：第一训练集合和第一验证集合；
基于所述第一训练集合训练获取所述第一层识别模型；
将所述第一验证集合作为所述第一层识别模型的输入，获取验证结果；
根据所述验证结果从所述第一验证集合中选择多个异常概率最高但携带所述正常标记的历史服务，得到第二样本集合的负样本；
基于所述第二样本集合的负样本以及所述第二样本集合的正样本训练获取所述第二层识别模型，其中，所述第二样本集合的正样本携带第二异常标记。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述将所述第一验证集合作为所述第一层识别模型的输入，获取验证结果之后，所述方法还包括：
从所述历史服务集合中获取多个历史服务，得到第一测试集合，所述第一测试集合包括携带第二异常标记的历史服务；
将所述第一测试集合作为所述第一层识别模型的输入，获取所述第一层识别模型的测试结果。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述第一测试集合作为所述第一层识别模型的输入，获取所述第一层识别模型的测试结果，包括：
基于所述第一层识别模型，确定所述第一测试集合中各历史服务为异常服务的异常概率；
基于所述第一测试集合中各历史服务为异常服务的异常概率，从所述第一测试集合中获取异常概率最高的第一预设比例个历史服务；
将所述第一测试集合中第一预设比例个历史服务的服务数目，与所述第一测试集合中携带所述第二异常标记的历史服务的服务数目之间的比值，确定为对所述第一层识别模型的测试结果。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述第一测试集合中第一预设比例个历史服务作为第二测试集合；
基于所述第二层识别模型，确定所述第二测试集合中各历史服务为异常服务的异常概率；
基于所述第二测试集合中各历史服务为异常服务的异常概率，从所述第二测试集合中获取异常概率最高的第二预设比例个历史服务；
将所述第二测试集合中第二预设比例个历史服务的服务数目，与所述第二测试集合中携带所述第二异常标记的历史服务的服务数目之间的比值，确定为对所述第二层识别模型的测试结果。


8.一种异常服务识别装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取待识别服务的服务数据，所述待识别服务的服务数据包括服务请求方特征和服务提供方特征；
第一处理模块，用于对所述服务请...

【专利技术属性】
技术研发人员：王震宇，沙泓州，刘章勋，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11