一种基于深度学习模型的电商销量欺诈识别方法技术

本发明专利技术提供一种基于深度学习模型的电商销量欺诈识别方法，属于数据分析领域，本发明专利技术通过分析电商平台的销量数据变化，建立模型，判断给定店铺是否存在销量欺诈行为，帮助用户等及时识别潜在的虚假交易，保障市场的公平性与透明度。此外，本发明专利技术不仅能用于电商销量欺诈检测，还能扩展应用于其他时间序列数据的异常检测领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据分析、机器学习、深度学习领域，尤其涉及一种基于深度学习模型的电商销量欺诈识别方法。

技术介绍

1、随着移动技术和智能设备的快速发展，电商行业已逐渐成为零售市场的关键推动力，尽管电商平台推动了行业收益的显著提升，但在销量数据驱动的环境下，销量欺诈问题也日渐凸显。销量欺诈行为是用虚构交易的方式进行虚假的商业宣传，企图欺骗、误导消费者。例如一些电商经营者会利用平台规则，虚构商品成交数量，通过退单等方式在平台上增加“全网销量”数据，以提高网店的影响力和竞争力。这种行为不仅误导了消费者，也破坏了电商经营者的公平竞争秩序，同时还影响了电商数据的统计。而传统的欺诈检测方法往往无法有效应对复杂和隐蔽的欺诈手段，迫切需要一种更加高效、智能的解决方案，因此，发展有效的电商销量欺诈检测技术对于整个电商行业来说至关重要。

技术实现思路

1、为了解决以上技术问题，本专利技术提供了一种基于深度学习模型的电商销量欺诈识别方法，旨在帮助消费者及时识别出类似的行为，同时也能帮助公司更加精确统计电商销量，使得所出的数据更具有真本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习模型的电商销量欺诈识别方法，其特征在于，

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习模型的电商销量欺诈识别方法，其特征在于，

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：亓高歌，单震，张延群，
申请(专利权)人：浪潮卓数大数据产业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：