[发明专利]一种在电子交易平台中识别特征用户的方法及装置和搜索方法及装置

说明书

技术领域

本申请涉及交易信息处理领域，特别是涉及一种在电子交易平台中识别特征用户的方法及搜索方法，以及一种在电子交易平台中识别特征用户的装置及搜索装置。

背景技术

随着互联网的飞速发展，电子商务在整个商业领域的地位越来越重要。以交易记录为核心的诚信体系是现代网购市场的基础，虚假交易会严重破坏整个网购行业的健康有序的发展。如何识别出参与虚假交易比较严重的卖家成为一个越来越重要的课题。

目前已有的评估某个卖家参与虚假交易严重程度的方法是，根据已识别出来的参与虚假交易的买家数据，计算某个卖家在过去一段时间内有过交易行为的所有买家的数量和这些买家中属于虚假交易买家的数量，然后根据虚假交易买家数与所有买家数的比例，再根据这个0到1之间的比例值，去评估这个卖家参与虚假交易的严重程度，分数越高，表示越严重，然后将评分符合预设条件的用户作为特征用户。

以上现有技术中存在的问题是：

现有的只看虚假交易买家与所有买家的比例值，并不能有效反应真实情况。例如，卖家A的所有买家数为1，虚假交易买家数为1，虚假交易的比值为1。卖家B的所有买家数为10，虚假交易买家数为8，虚假交易的比值为0.8。根据原有方法，卖家A参与虚假交易的严重程度要高于卖家B，但是，考虑到虚假交易买家的数量，卖家B参与虚假交易的严重程度应该比卖家A更严重，并不符合真实情况。用户搜索相应商品的卖家的时候，依据虚假交易卖家分并不能识别出真正参与虚假交易比较严重的卖家，从而给用户的网上购物带来了一定的风险。

因此，目前需要本领域技术人员解决的一个技术问题就是，提供一种在电子交易平台中识别特征用户的方法，使得识别出的特征用户参与虚假交易的严重程度更接近真实情况，避免虚假交易，提高网络购物的交易安全。

发明内容

本申请提供一种在电子交易平台中识别特征用户的方法，使得识别出的特征用户参与虚假交易的严重程度更接近真实情况。

本申请还提供了一种在电子交易平台中识别特征用户的装置，用以保证上述方法在实际中的应用及实现。

为了解决上述问题，本申请公开了一种在电子交易平台中识别特征用户的方法，所述电子交易平台中的部分或全部用户具备第一属性和所述第一属性的初始第一特征子参数、以及第二属性和所述第二属性的初始第二特征子参数；至少一部分所述用户之间存在关联关系；所述方法包括：

步骤a、依据各用户的第一属性所关联的用户的第二特征子参数X，计算各用户的第一特征子参数Y；

步骤b、依据各用户的第二属性所关联的用户的第一特征子参数Y，计算各用户的第二特征子参数X；

按照第一特征子参数Y或第二特征子参数X，提取预设个数的用户作为特征用户。

优选的，步骤a和步骤b中所述计算为迭代计算，所述方法还包括：

将各用户的第二特征子参数X引入步骤a，进行迭代处理，直至满足预设条件。

优选的，所述预设条件为，进行迭代的次数大于第一预设阈值。

优选的，所述预设条件为，各用户的第N次迭代的第一特征子参数Y与第N-1次迭代的第一特征子参数Y之间的统计差值小于第二预设阈值，其中，N大于1。

优选的，所述预设条件为，各用户的第N次迭代的第二特征子参数X与第N-1次迭代的第二特征子参数X之间的统计差值小于第三预设阈值，其中，N大于1。

优选的，所述初始第一特征子参数均为0，通过以下步骤为各用户设定初始第二特征子参数X：

针对各个用户，在预置的虚假交易数据库中进行搜索；

若在所述虚假交易数据库中存在该用户，则设定该用户的第二特征子参数X为m，其中，m为正数；

若不存在该用户，则设定该用户的第二特征子参数X为0。

优选的，所述第一属性为卖家，所述第一特征子参数为卖家参与虚假交易严重程度的评分，所述各用户的第一属性所关联的用户为，与具备第一属性的当前各用户发生交易关系的具备第二属性的用户；

所述第二属性为买家，所述第二特征子参数为买家参与虚假交易严重程度的评分，所述各用户的第二属性所关联的用户为，与具备第二属性的当前各用户发生交易关系的具备第一属性的用户；

所述第一属性所关联的用户，和第二属性所关联的用户，在预置的交易数据库中搜索，所述交易数据库包含各次交易中的发生交易关系的具备第一属性的用户和具备第二属性的用户。