【技术实现步骤摘要】
基于物联网技术的POS智能化监控系统
[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及基于物联网技术的
POS
智能化监控系统
。
技术介绍
[0002]随着互联网
、
大数据
、
人工智能和物联网等高新技术的广泛应用，基于物联网技术的智能监控系统已经成为各行业的重要工具
。
特别是在金融领域，它们在提升服务水平
、
优化运营效率以及防止和打击欺诈行为方面发挥着举足轻重的作用
。POS
机系统是目前商家广泛使用的一种电子支付工具，具有便捷
、
快速和安全的特性
。
然而，随着其使用频率的增加，也引发了一系列的安全问题，其中消费地点的异常就是一个值得关注的问题
。
这可能包括但不限于非法设备安装
、
欺诈行为标志
、
甚至是恶意软件攻击等
。
传统的
POS
监控系统往往无法有效地检测和预防这些问题
。
[0003]传统的
POS
机消费数据的异常监测过程中，会根据当前消费地点的偏差以及消费金额的大小来进行预警，但是该类方法在预警过程中并没有考虑消费者在购物过程中的存在随机性的变化，即消费者会在不同的地点进行购物，并且对应的不同类型的商品的消费的标准也不同，若仅根据此进行预警，会出现错误预警
。
技术实现思路
[0004]为了解决上述问题，本专利技
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
基于物联网技术的
POS
智能化监控系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块，用于获取待检测
POS
机的当前数据和历史数据；消费习惯群体划分模块，用于根据历史数据获得历史数据中每个消费者在每个消费地点购买的每种商品类别的消费曲线；根据历史数据中每个消费者在每个消费地点购买的所有商品类别的消费曲线，计算历史数据中每个消费者在每个消费地点的消费习惯特征；根据历史数据中每个消费者在每个消费地点的消费习惯特征，计算历史数据中每两个消费者在每两个消费地点的消费习惯特征的相似性；根据历史数据获得在每个消费地点购买的每种商品类别的消费曲线；根据在每个消费地点购买的所有商品类别的消费曲线，计算在每两个消费地点的消费习惯特征的相似性；根据历史数据中每两个消费者在每两个消费地点的消费习惯特征的相似性和在每两个消费地点的消费习惯特征的相似性，将所有消费者划分为若干个消费习惯群体；
POS
机智能监控模块，用于将待检测
POS
机的当前数据中的消费者记为目标消费者，计算历史数据中目标消费者的消费习惯特征的规律性；根据历史数据中目标消费者的消费习惯特征的规律性和目标消费者所在的消费习惯群体，获得目标消费者的消费习惯特征差异；根据当前消费者的消费习惯特征差异获得当前数据的综合差异程度；根据当前数据的综合差异程度对
POS
机进行预警，实现智能化监控
。2.
根据权利要求1所述的基于物联网技术的
POS
智能化监控系统，其特征在于，所述根据历史数据获得历史数据中每个消费者在每个消费地点购买的每种商品类别的消费曲线，包括的具体步骤如下：根据训练好的分类神经网络，获得历史数据中每次购物行为的消费数据中购买的所有种商品所属的商品类别；对于历史数据中的消费者
c1
，获得消费者
c1
在历史数据中的所有次购物行为的消费数据组成消费者
c1
的历史购物数据集合；将消费者
c1
的历史购物数据集合中的所有消费地点作为历史数据中消费者
c1
的消费地点，将消费者
c1
的历史购物数据集合按照消费者
c1
的消费地点划分为若干个子集合，记为消费者
c1
在每个消费地点的历史购物数据子集合；将消费者
c1
在消费地点
d1
的历史购物数据子集合中的所有种商品类别作为历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
的商品类别，每种商品类别包括若干种商品；对于消费者
c1
在消费地点
d1
购买的商品类别
s1
，以消费时间为横坐标，以每个消费时间消费者
c1
在消费地点
d1
购买的属于商品类别
s1
的所有商品的单价的平均值为纵坐标，获得历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
的商品类别
s1
的消费曲线；以此类推，获得历史数据中每个消费者在每个消费地点购买的每种商品类别的消费曲线
。3.
根据权利要求1所述的基于物联网技术的
POS
智能化监控系统，其特征在于，所述计算历史数据中每个消费者在每个消费地点的消费习惯特征，包括的具体步骤如下：将历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
购买的商品类别
s1
的消费曲线上每两个相邻数据点的横坐标的差值记为历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
购买的商品类别
s1
的消费间隔时间，将历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
购买的商品类别
s1
的所有消费间隔时间的平均值作为历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
购买的商品类别
s1
的平均消费间隔时间；将历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
购买的商品类别
s1
的消费曲线上所有数据点的纵坐标的
平均值作为历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
购买的商品类别
s1
的平均单价；计算历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
的消费习惯特征：式中，表示历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
的消费习惯特征，表示历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
购买的商品类别的数量，表示历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
购买的第个商品类别的频率，表示历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
购买的第个商品类别的平均消费间隔时间，表示历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
购买的第个商品类别的平均单价，表示取最大值，表示历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
购买的第种商品类别的所有消费间隔时间的最大值，表示历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
购买的第种商品类别的消费曲线上所有商品的单价的最大值，表示
L2
范数；以此类推，计算历史数据中每个消费者在每个消费地点的消费习惯特征
。4.
根据权利要求1所述的基于物联网技术的
POS
智能化监控系统，其特征在于，所述计算历史数据中每两个消费者在每两个消费地点的消费习惯特征的相似性，包括的具体步骤如下：式中，表示历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
与消费者
c2
在消费地点
d2
的消费习惯特征的相似性，表示历史数据中消费者
c1
在消费地点
d1
的所有商品类别与消费者
c2
在消费地点
d2
的所有商品类别中相同商品类别的数量，表示历史数据中消...
【专利技术属性】
技术研发人员：翁锋华，邹祥永，
申请(专利权)人：深圳鼎智通讯有限公司，
类型：发明
国别省市：
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