本申请涉及计算机技术领域，提供了一种商品识别方法、装置、电子设备及存储介质，包括通过基于候选商品集合和每个候选商品的关联业务数据，构建目标有向图，以目标有向图中的每个节点为起点，确定自起点随机游走至剩余节点集合中每个剩余节点的转移概率，针对目标有向图中的每个节点，根据随机抽检概率和每个节点的转移抽检概率，确定每个节点的目标抽检概率，基于每个节点的目标抽检概率从候选商品集合中确定目标商品集合以及每个目标商品的关联业务数据，根据目标商品的关联业务数据对目标商品进行识别处理，得到识别结果。基于本申请实施例可以降低抽检的成本，而且可以提高抽检的效率。检的效率。检的效率。
【技术实现步骤摘要】
一种商品识别方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种商品识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在商品异常销售的历史案件中，存在部分商家销售异常商品，导致店铺被销售平台处罚或者冻结。如果类似案件批量出现，将会产生不可控的风险。不仅影响支付合规性，还影响基于商品结算信息提供的金融服务，产生大额逾期或者坏账。现有技术主要是通过敏感词的方式识别异常商品，但在售假场景中对抗频繁，敏感词变化很快，很多敏感词会隐藏在图片当中，导致单纯基于敏感词识别异常商品的准确性不高。此外，由于存在大量的形似商品，现有识别方法计算效率低，难以满足快速识别可疑商品的业务响应需求。并且，从商品到店铺、商家的综合管控能力较弱，往往只能识别局部的合规性问题，无法关联到全局进行根治。
技术实现思路
[0003]为了解决现有识别方法准确性低、识别效率低且无法关联全局进行管理问题，本申请提供了一种商品识别方法、装置、电子设备及存储介质：根据本申请的第一方面，提供了一种商品识别方法，包括：基于候选商品集合和每个候选商品的关联业务数据，构建目标有向图；目标有向图中的节点表征候选商品，目标有向图中的有向边表征所连接的两个候选商品的部分关联业务数据相同；以目标有向图中的每个节点为起点，确定自起点随机游走至剩余节点集合中每个剩余节点的转移概率；剩余节点集合是目标有向图中除起点之外的多个节点；针对目标有向图中的每个节点，根据随机抽检概率和每个节点的转移抽检概率，确定每个节点的目标抽检概率；随机抽检概率是目标有向图中节点总数量的倒数，转移抽检概率是自剩余节点随机游走至节点的转移概率的和值；基于每个节点的目标抽检概率从候选商品集合中确定目标商品集合以及每个目标商品的关联业务数据；目标商品对应的节点的目标抽检概率大于预设概率阈值；根据目标商品的关联业务数据对目标商品进行识别处理，得到识别结果；识别结果表征商品是否为合格商品。
[0004]根据本申请的第二方面，提供了一种商品识别装置，包括：获取模块，用于基于候选商品集合和每个候选商品的关联业务数据，构建目标有向图；目标有向图中的节点表征候选商品，目标有向图中的有向边表征所连接的两个候选商品的部分关联业务数据相同；随机游走模块，用于以目标有向图中的每个节点为起点，确定自起点随机游走至剩余节点集合中每个剩余节点的转移概率；剩余节点集合是目标有向图中除起点之外的多
个节点；第一确定模块，用于针对目标有向图中的每个节点，根据随机抽检概率和每个节点的转移抽检概率，确定每个节点的目标抽检概率；随机抽检概率是目标有向图中节点总数量的倒数，转移抽检概率是自剩余节点随机游走至节点的转移概率的和值；第二确定模块，用于每个节点的目标抽检概率从候选商品集合中确定目标商品集合以及每个目标商品的关联业务数据；目标商品对应的节点的目标抽检概率大于预设概率阈值；识别模块，用于根据目标商品的关联业务数据对目标商品进行识别处理，得到识别结果；识别结果表征商品是否为合格商品。
[0005]进一步地，商品识别装置还包括：第一更新模块，用于在根据目标商品的关联业务数据对目标商品进行识别处理，得到识别结果之后，若目标商品为异常商品，从目标商品的关联业务数据中确定目标商品的关联店铺和关联商家；对关联店铺的风险程度和关联商家的风险等级进行更新处理，得到更新处理结果。
[0006]进一步地，商品识别装置还包括：第二更新模块，用于若目标商品为异常商品，将目标有向图中每个节点对应的候选商品确定为异常商品。
[0007]进一步地，第一确定模块，用于针对目标有向图中的每个节点，将节点的第一阻尼因子和随机抽检概率的乘积确定为节点的第一目标抽检子概率；第一阻尼因子表征抽检剩余节点对应的商品时，节点对应的商品不被抽检的概率；将节点的第二阻尼因子和转移抽检概率的乘积确定为节点的第二目标抽检子概率；第二阻尼因子表征剩余节点对应的商品被抽检的概率，第一阻尼因子和第二阻尼因子的和值为1；将第一目标抽检子概率和第二目标抽检子概率的和值确定为节点的目标抽检概率。
[0008]进一步地，识别模块，用于从关联业务数据中提取目标商品的交易次数特征、评论文本特征、品牌相似度特征和视觉特征；对交易次数特征、评论文本特征、品牌相似度特征和视觉特征进行融合处理，基于融合处理的结果进行识别处理得到目标商品的识别结果。
[0009]进一步地，获取模块，用于从业务订单、物流订单、展示页面和评论信息中提取商品集合和每个商品的关联业务数据，构建待监控数据库；当监测到待监控数据库出现名称聚类和/或商标变异时，将名称聚类和/或商标变异的商品确定候选商品集合；基于候选商品集合和每个候选商品的关联业务数据，构建目标有向图。
[0010]根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备，电子设备包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现本申请第一方面的商品识别方法。
[0011]根据本申请的第四方面，提供了一种计算机存储介质，存储介质中存储有至少一
条指令或至少一段程序，至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现本申请第一方面的商品识别方法。
[0012]根据本申请的第五方面，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括至少一条指令或至少一段程序，至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现本申请第一方面的商品识别方法。
[0013]本申请实施例提供的一种商品识别方法、装置、电子设备及存储介质，具有如下技术效果：通过基于候选商品集合和每个候选商品的关联业务数据，构建目标有向图；目标有向图中的节点表征候选商品，目标有向图中的有向边表征所连接的两个候选商品的部分关联业务数据相同；以目标有向图中的每个节点为起点，确定自起点随机游走至剩余节点集合中每个剩余节点的转移概率；剩余节点集合是目标有向图中除起点之外的多个节点；针对目标有向图中的每个节点，根据随机抽检概率和每个节点的转移抽检概率，确定每个节点的目标抽检概率；随机抽检概率是目标有向图中节点总数量的倒数，转移抽检概率是自剩余节点随机游走至节点的转移概率的和值；基于每个节点的目标抽检概率从候选商品集合中确定目标商品集合以及每个目标商品的关联业务数据；目标商品对应的节点的目标抽检概率大于预设概率阈值；根据目标商品的关联业务数据对目标商品进行识别处理，得到识别结果；识别结果表征商品是否为合格商品。基于本申请实施例可以降低抽检的成本，而且可以提高抽检的效率。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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附图。
[0015]图1是本申请实施例提供的一种应用环境的示意图；图2是本申请实施例提供的一种商品识别方法的流程示意图；图3是本申请本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种商品识别方法，其特征在于，包括：基于候选商品集合和每个候选商品的关联业务数据，构建目标有向图；所述目标有向图中的节点表征候选商品，所述目标有向图中的有向边表征所连接的两个候选商品的部分关联业务数据相同；以所述目标有向图中的每个节点为起点，确定自所述起点随机游走至剩余节点集合中每个剩余节点的转移概率；所述剩余节点集合是所述目标有向图中除所述起点之外的多个节点；针对所述目标有向图中的每个节点，根据随机抽检概率和所述每个节点的转移抽检概率，确定所述每个节点的目标抽检概率；所述随机抽检概率是所述目标有向图中节点总数量的倒数，所述转移抽检概率是自所述剩余节点随机游走至所述节点的转移概率的和值；基于所述每个节点的目标抽检概率从所述候选商品集合中确定目标商品集合以及每个目标商品的关联业务数据；所述目标商品对应的节点的目标抽检概率大于预设概率阈值；根据所述目标商品的关联业务数据对所述目标商品进行识别处理，得到识别结果；所述识别结果表征所述商品是否为合格商品。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标商品的关联业务数据对所述目标商品进行识别处理，得到识别结果之后，还包括：若所述目标商品为异常商品，从所述目标商品的所述关联业务数据中确定所述目标商品的关联店铺和关联商家；对所述关联店铺的风险程度和所述关联商家的风险等级进行更新处理，得到更新处理结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标商品的关联业务数据对所述目标商品进行识别处理，得到识别结果之后，还包括：若所述目标商品为异常商品，将所述目标有向图中每个节点对应的候选商品确定为异常商品。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据随机抽检概率和所述每个节点的转移抽检概率，确定所述每个节点的目标抽检概率，包括：针对所述目标有向图中的每个节点，将所述节点的第一阻尼因子和所述随机抽检概率的乘积确定为所述节点的第一目标抽检子概率；所述第一阻尼因子表征抽检所述剩余节点对应的商品时，所述节点对应的商品不被抽检的概率；将所述节点的第二阻尼因子和所述转移抽检概率的乘积确定为所述节点的第二目标抽检子概率；所述第二阻尼因子表征所述剩余节点对应的商品被抽检的概率，所述第一阻尼因子和所述第二阻尼因子的和值为1；将所述第一目标抽检子概率和所述第二目标抽检子概率的和值确定为所述节点的目标抽检概率。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标商品的关联业务数据对所述目标商品进行识别处理，得到识别结果，包括：从所述关联业务数据中提取所述目标商品的交易次数特征、评论文本特征、品牌相似度特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：王愚，王化楠，唐建扬，
申请(专利权)人：连连杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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