一种多原子特征组合串行统计规则执行拦截风险订单的方法

摘要

本发明涉及电商领域，尤其涉及一种多原子特征组合串行统计规则执行拦截风险订单的方法，包括S1、在运营管理界面内选择原子特征，标记和拦截订单阈值；S2、在S1对订单阈值处理后，生成统计规则；S3、将S2生成的统计规则同步到现有统计规则的云库中；S4，计算机调取S3生产的云库中的统计规则对风险订单进行串行检查和拦截；S5、S4标记的风险订单通过计算机将订单信息传输至运营管理界面。通过调取云库中的统计规则来对风险订单进行识别和拦截；通过多个统计规则串行对风险订单进行识别和拦截来提高本发明对风险订单的拦截效率，能够有效降低网络购物的刷单行为。

权利要求

1.一种多原子特征组合串行统计规则执行拦截风险订单的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、在运营管理界面内选择原子特征，标记和拦截订单阈值；

S2、在S1对订单阈值处理后，生成统计规则；

S3、将S2生成的统计规则同步到现有统计规则的云库中；

S4，计算机调取S3生产的云库中的统计规则对风险订单进行串行检查和拦截。

S5、S4标记的风险订单通过计算机将订单信息传输至运营管理界面。

2.根据权利要求1所述的一种多原子特征组合串行统计规则执行拦截风险订单的方法，其特征在于，S1中的原子特征包括订单产品的类型、订单产品的网址链接、订单产品的运输链接。

3.根据权利要求1所述的一种多原子特征组合串行统计规则执行拦截风险订单的方法，其特征在于，步骤S4中计算机通过拦截模块对风险订单进行识别和拦截。

4.根据权利要求3所述的一种多原子特征组合串行统计规则执行拦截风险订单的方法，其特征在于，拦截模块包括调取单元、对比单元、识别单元和拦截单元；调取单元用于调取目标订单的信息；对比单元用于将调取单元调取的目标订单的信息和云库中的信息进行对比；识别单元来识别目标订单是否为风险订单，识别单元然后将识别信息传递给拦截单元；拦截单元用于对风险订单进行拦截。

5.根据权利要求4所述的一种多原子特征组合串行统计规则执行拦截风险订单的方法，其特征在于，拦截模块中设有学习单元，通过手动将风险订单的拦截规则输送至学习单元中，学习单元将该规则同步至云库中。

说明书

一种多原子特征组合串行统计规则执行拦截风险订单的方法

技术领域

[0001] 本发明涉及电商领域，尤其涉及一种多原子特征组合串行统计规则执行拦截风险订单的方法。

背景技术

[0002] 现有技术介绍在电子商务活动中，黑客通过抓取数据包并模拟数据的大流量攻击京东等电商平台的不法现象已经越来越多。需要一种全新的风险订单拦截方法来降低刷单的行为，避免不良商品通过刷单来蒙蔽消费者。

发明内容

[0003] (一)发明目的

[0004] 本发明提出一种多原子特征组合串行统计规则执行拦截风险订单的方法，用于拦截电商中的刷单行为，通过云库中的统计规则对风险订单进行串行检查和拦截，能够对软件刷单进行有效拦截。

[0005] (二)技术方案

[0006] 为解决上述问题，本发明提供了一种多原子特征组合串行统计规则执行拦截风险订单的方法，该方法包括如下步骤：

[0007] S1、在运营管理界面内选择原子特征，标记和拦截订单阈值；

[0008] S2、在S1对订单阈值处理后，生成统计规则；

[0009] S3、将S2生成的统计规则同步到现有统计规则的云库中；

[0010] S4，计算机调取S3生产的云库中的统计规则对风险订单进行串行检查和拦截；

[0011] S5、S4标记的风险订单通过计算机将订单信息传输至运营管理界面。

[0012] 优选的，S1中的原子特征包括订单产品的类型、订单产品的网址链接、订单产品的运输链接。

[0013] 优选的，步骤S4中计算机通过拦截模块对风险订单进行识别和拦截。

[0014] 优选的，拦截模块包括调取单元、对比单元、识别单元和拦截单元；调取单元用于调取目标订单的信息；对比单元用于将调取单元调取的目标订单的信息和云库中的信息进行对比；识别单元来识别目标订单是否为风险订单，识别单元然后将识别信息传递给拦截单元；拦截单元用于对风险订单进行拦截。

[0015] 优选的，拦截模块中设有学习单元，通过手动将风险订单的拦截规则输送至学习单元中，学习单元将该规则同步至云库中。

[0016] 本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：本发明通过对订单的阈值进行标记和拦截来避免软件刷单对电商购物造成的影响，通过调取云库中的统计规则来对风险订单进行识别和拦截；通过多个统计规则串行对风险订单进行识别和拦截来提高本发明对风险订单的拦截效率。

附图说明

[0017] 图1为本发明提出的一种多原子特征组合串行统计规则执行拦截风险订单的方法的流程示意图。

具体实施方式

[0018] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

[0019] 如图1所示，本发明提出的一种多原子特征组合串行统计规则执行拦截风险订单的方法，该方法包括如下步骤：

[0020] S1、在运营管理界面内选择原子特征，标记和拦截订单阈值；运营管理界面采用人机结合的方式来进行工作，原子特征包括订单产品的类型、订单产品的网址链接、订单产品的运输链接；通过发现原子特征的异常来对订单阈值进行标记和拦截。其中，订单的阈值指的是货品的卖出量，一般消费者可以在商品购买链接上看到货品的卖出量的。

[0021] S2、在S1对订单阈值处理后，生成统计规则；

[0022] S3、将S2生成的统计规则同步到现有统计规则的云库中；

[0023] S4，计算机调取S3生产的云库中的统计规则对风险订单进行串行检查和拦截；

[0024] S5、S4标记的风险订单通过计算机将订单信息传输至运营管理界面。通过对订单的阈值进行标记和拦截来避免软件刷单对电商购物造成的影响，通过调取云库中的统计规则来对风险订单进行识别和拦截；通过多个统计规则串行对风险订单进行识别和拦截来提高本发明对风险订单的拦截效率

[0025] 进一步的，S1中的原子特征包括订单产品的类型、订单产品的网址链接、订单产品的运输链接。

[0026] 进一步的，步骤S4中计算机通过拦截模块对风险订单进行识别和拦截，识别模块利用云库中的统计规则来对风险订单进行识别和拦截。

[0027] 进一步的，拦截模块包括调取单元、对比单元、识别单元和拦截单元；调取单元用于调取目标订单的信息；对比单元用于将调取单元调取的目标订单的信息和云库中的信息进行对比；识别单元来识别目标订单是否为风险订单，识别单元然后将识别信息传递给拦截单元；拦截单元用于对风险订单进行拦截。调取单元调取目标订单的信息并传送至对比单元中，对比单元将调取单元调取的目标订单的信息和云库中的信息进行对比；识别单元配合对比单元将对比信息进行识别区分，然后识别单元检查到目标订单为风险订单时，将识别信息传递给拦截单元，拦截单元对风险订单进行拦截。

[0028] 进一步的，拦截模块中设有学习单元，通过手动将风险订单的拦截规则输送至学习单元中，学习单元将该规则同步至云库中。

[0029] 应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。