网络购物风险识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供的一种网络购物风险识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：若检测到有用户基于预设类别网络平台触发的购物操作，则获取所述用户标识信息；基于所述用户标识信息，获取所述用户在所述预设类别网络平台上的所有第一用户操作数据；基于所述第一用户操作数据，获取所述用户的用户画像和风险因子；基于所述用户画像、所述风险因子和目标数据流转库，识别所述用户对应的购物风险。旨在提高网络购物风险识别的准确性。在提高网络购物风险识别的准确性。在提高网络购物风险识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
网络购物风险识别方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及网络安全
，尤其涉及一种网络购物风险识别方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的不断发展，网络购物平台也越来越多样化。然而，伴随着出现了各种网络购物风险问题，如有些不法分子会利用网络购物平台进行恶意刷单，导致部分客户被骗以及客户数据外泄。而网络购物风险往往伴随着双向问题，一方面会降低客户对使用网络的信任度，降低用户粘度，另一方面会对网络公司造成损失。因此，如何有效进行网络购物风险识别是亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例提供了一种网络购物风险识别方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中存在的网络购物风险问题，旨在提高网络购物风险识别的准确性。
[0004]本申请实施例第一方面提供了一种网络购物风险识别方法，所述方法包括：
[0005]若检测到有用户基于预设类别网络平台触发的购物操作，则获取所述用户标识信息；
[0006]基于所述用户标识信息，获取所述用户在所述预设类别网络平台上的所有第一用户操作数据；
[0007]基于所述第一用户操作数据，获取所述用户的用户画像和风险因子；
[0008]基于所述用户画像、所述风险因子和目标数据流转库，识别所述用户对应的购物风险。
[0009]本申请实施例第二方面提供了一种网络购物风险识别装置，所述装置包括：
[0010]第一获取模块，用于若检测到有用户基于预设类别网络平台触发的购物操作，则获取所述用户标识信息；
[0011]第二获取模块，用于基于所述用户标识信息，获取所述用户在所述预设类别网络平台上的所有第一用户操作数据；
[0012]第三获取模块，用于基于所述第一用户操作数据，获取所述用户的用户画像和风险因子；
[0013]识别模块，用于基于所述用户画像、所述风险因子和目标数据流转库，识别所述用户对应的购物风险。
[0014]本申请实施例第三方面提供一种网络购物风险识别设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述线上理赔设备上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面提供的网络购物风险识别方法的步骤。
[0015]本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的网络购物风
险识别方法的步骤。
[0016]本申请实施例提供的一种网络购物风险识别方法，与现有技术相比，首先通过在检测到有用户基于预设类别网络平台触发的购物操作后，获取该用户标识信息；然后基于用户标识信息，获取该用户在预设类别网络平台上的所有第一用户操作数据；进而基于第一用户操作数据，获取该用户的用户画像和风险因子，实现基于用户画像、风险因子和目标数据流转库相结合来识别该用户对应的购物风险。能够有效进行网络购物风险识别，旨在提高网络购物风险识别的准确性。
[0017]本申请实施例第二方面至第四方面提供的有益效果与本申请实施例第一方面提供的有益效果相同，在此不再赘述。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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地介绍，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1为本申请一实施例提供的网络购物风险识别方法的实现流程图；
[0020]图2为本申请一实施例提供的网络购物风险识别方法的应用场景示意图；
[0021]图3为本申请另一实施例提供的网络购物风险识别方法的实现流程示意图；
[0022]图4为本申请实施例提供的网络购物风险识别装置的结构框图；
[0023]图5为本申请实施例提供的网络购物风险识别设备的结构框图。
具体实施方式
[0024]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0025]本申请实施例所涉及的网络购物风险识别方法，可以由网络购物风险识别设备执行。所述网络购物风险识别设备包括但不限于终端设备或者服务器。其中，所述服务器可以是单个服务器或者云服务器集群等，所述终端设备可以是个人数字设备、笔记本、台式电脑、智能可穿戴设备或者机器人等。在此不做具体限定。
[0026]本申请实施例所涉及的网络购物风险识别方法，通过在检测到有用户基于预设类别网络平台触发的购物操作后，获取该用户标识信息；然后基于用户标识信息，获取该用户在预设类别网络平台上的所有第一用户操作数据；进而基于第一用户操作数据，获取该用户的用户画像和风险因子，实现基于用户画像、风险因子和目标数据流转库相结合来识别该用户对应的购物风险。能够有效进行网络购物风险识别，旨在提高网络购物风险识别的准确性。
[0027]下面具体结合附图，对本申请实施例提供的网络购物风险识别方法进行示例性的说明。
[0028]请参阅图1所示，图1是本申请一实施例提供的网络购物风险识别方法的实现流程图。本申请实施例提供的网络购物风险识别方法可由终端或者服务器执行实现；或者，本申
请实施例提供的网络购物风险识别方法可以由终端和服务器一起执行实现。
[0029]示例性地，如图2所示，图2为本申请一实施例提供的网络购物风险识别方法的应用场景示意图。由图2可知，在本实施例中，由终端202在检测到有用户基于预设类别网络平台触发的购物操作后，获取用户标识信息后，将获取的用户标识信息发送至服务器204，由服务器204基于所述用户标识信息，获取所述用户在所述预设类别网络平台上的所有第一用户操作数据；然后基于所述第一用户操作数据，获取所述用户的用户画像和风险因子；进而结合用户画像、风险因子和目标数据流转库，识别用户对应的购物风险。以解决现有技术中存在的网络购物风险问题，旨在提高网络购物风险识别的准确性。
[0030]应理解，在该应用场景下，对应终端的计算能力有限，为了提高终端对网络购物风险识别的效率，可以选择由终端获取进行购物操作的用户的用户标识信息，将获取的用户标识信息发送至服务器，由服务器基于用户标识信息进行网络购物风险识别。以实现在提高网络购物风险识别准确性的同时保证网络购物风险识别的效率。
[0031]在一些应用场景下，当终端的计算能力较强时，可以由终端独自完成对应的网络购物风险识别的过程。
[0032]以下，以网络购物风险识别方法应用于终端，也就是说由终端独自完成对应的网络购物风险识别过程为例，对本申请实施例提供的网络购物风险识别方法进行示例性地说明。
[0033]请查阅图1所示，本实施例提供的网络购物风险识别方法包括步骤S101至S104。详述如下：
[0034]S10本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络购物风险识别方法，其特征在于，所述方法包括：若检测到有用户基于预设类别网络平台触发的购物操作，则获取所述用户的用户标识信息；基于所述用户标识信息，获取所述用户在所述预设类别网络平台上的所有第一用户操作数据；基于所述第一用户操作数据，获取所述用户的用户画像和风险因子；基于所述用户画像、所述风险因子和目标数据流转库，识别所述用户对应的购物风险。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述用户标识信息，获取所述用户在所述预设类别网络平台上的所有第一用户操作数据之前，还包括：获取各预设类别网络平台上的所有用户的第二用户操作数据；分别基于各用户的所述第二用户操作数据，建立与各所述第二用户操作数据相匹配的用户画像库和风险因子库。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一用户操作数据，获取所述用户的用户画像和风险因子，包括：将所述第一用户操作数据，与所述用户画像库和所述风险因子库中的各所述第二用户操作数据进行匹配；基于匹配结果，获取所述用户的用户画像和风险因子。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别基于各用户的所述第二用户操作数据，建立与各所述第二用户操作数据相匹配的用户画像库和风险因子库，包括：分别对各用户的第二用户操作数据进行用户操作行为分析，得到与各所述第二用户操作数据相匹配的用户画像；基于与各所述第二用户操作数据相匹配的用户画像，生成所述用户画像库；分别对各用户的第二用户操作数据进行风险因子判定，得到与各所述第二用户操作数据相匹配的风险因子；基于与各所述第二用户操作数据相匹配的风险因子，生成所述风险因子库。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二用户操作数据包括操作时间和操作日志；所述分别对各用户的第二用户操作数据进行用户操作行为分析，得到与各所述第二用户操作数据相匹配的用户画像，包括：从各用户的所...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁林，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：