电子商务恶意抢购智能识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了电子商务恶意抢购智能识别方法及系统，涉及大数据人工智能技术领域，旨在解决的是一种适用于微服务的对用户恶意订购商品自动识别的问题，其技术方案要点是：包括分析抽象出用户电商活动行为模型；通过预先在C端埋点，来收集用户行为数据，服务器端在收到用户行为日志后，将其保存在大数据库中；收集用户交易的日志；定义每种行为模型的规则；进行恶意抢购识别流程。本发明专利技术可对单个或多个行为模型组合起来，根据运营需要灵活设置优先过滤条件，并将过滤条件存储起来，在系统启动时加载至内存，在检验用户行为时直接从内存中获取过滤条件，以系统提高处理的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于大数据人工智能领域，具体地说，涉及电子商务恶意抢购智能识别方法及系统。

技术介绍

1、在线旅游代理(ota)这一特定的行业，所售商品大多属日历类产品，产品相对于其它实物商品属于稀缺的产品(如机票、酒店、景区门票等)，因数量有限，时常出现一上架即被抢空，为体现公平、保护普通消费者正常的消费权利，避免被恶意程序(或机器人)恶意抢购，需对每个购买的请求做出分析，智能地过滤掉恶意购买请求。

2、目前对用户订购请求是否属于恶意请求的判断，大多通过采集订购请求数据，对其经过某种计算后的结果与预先设定的某个阀值对比，以确定是否拦截该请求。

3、在实际的交易中，除交易数据的准确性之外，用户体验在整个交易活动中也相当重要，单纯的靠用户购买请求信息为依据通过某种计算来断定是否属于自动刷票，其准确率有待商榷，错误的识别会降低用户的交互体验，从而造成用户的流失。

4、综上，因此本专利技术提供了电子商务恶意抢购智能识别方法及系统，以解决上述问题。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.电子商务恶意抢购智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的电子商务恶意抢购智能识别方法，其特征在于，步骤1中，所述用户电商活动行为包括但不仅限于购买商品前的商品浏览、查看商品详细描述、点击图片放大图片、查看优惠信息、查看品牌信息、查看注意事项、查看多个类似商品进行对比。

3.根据权利要求1所述的电子商务恶意抢购智能识别方法，其特征在于，步骤2中，所述C端为客户端，且所述收集的用户行为数据包括不仅限于用户标识、设备标识、动作类型、埋点标识、打开/进入时间、关闭/离开时间、进入商品页面原地址、查看商品标记、页面停留时间、用户地理位置。...

【技术特征摘要】

1.电子商务恶意抢购智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的电子商务恶意抢购智能识别方法，其特征在于，步骤1中，所述用户电商活动行为包括但不仅限于购买商品前的商品浏览、查看商品详细描述、点击图片放大图片、查看优惠信息、查看品牌信息、查看注意事项、查看多个类似商品进行对比。

3.根据权利要求1所述的电子商务恶意抢购智能识别方法，其特征在于，步骤2中，所述c端为客户端，且所述收集的用户行为数据包括不仅限于用户标识、设备标识、动作类型、埋点标识、打开/进入时间、关闭/离开时间、进入商品页面原地址、查看商品标记、页面停留时间、用户地理位置。

4.根据权利要求1所述的电子商务恶意抢购智能识别方法，其特征在于，步骤3中，所述收集的用户交易日志包括但不仅限于用户标识、设备标识、交易时间、商品信息、购买数量、销售模式、商品使用地域。

5.根据权利要求1所述的电子商务恶意抢购智能识别方法，其特征在于，步骤4中，所述定义每种行为模型的规则的具体操作为：查看不同信息的行为模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：王红鹏，李乐天，洪晓，邓集镇，张灿，吴文耀，陈思位，
申请(专利权)人：广州易起行信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：