[发明专利]一种自动识别欺诈订单的方法和装置

说明书

【技术领域】

本发明涉及计算机应用技术领域，特别涉及一种自动识别欺诈订单的方法和装置。

【背景技术】

随着电子商务的蓬勃发展，针对电子商务的欺诈行为也越来越多，特别是电子支付的欺诈会给商户带来巨大损失。并且随着电子商务的深入发展，客户端的来源、支付方式以及购买的商品等逐渐呈多样性发展，如何识别欺诈订单已经成为亟待重视和解决的问题。

如果单纯依靠人工审核，由于效率低下且成本高，因此普遍采用自动识别的方式，现有技术中自动识别欺诈订单的方式主要包括两种：一种是基于黑白名单，另一种是基于预设的规则。但是电子商务是个快速发展的市场，每天要面对成千上万的新顾客，基于黑白名单的方式显然无法应对如此庞大的新客户。而基于预设的规则的方式则可能会被人琢磨出规则而失效，并且由于电子商务市场的多变性，规则需要经常修改，一方面是个耗费人力的工程，另一方面也很难达到预期的覆盖率。

【发明内容】

有鉴于此，本发明提供了一种自动识别欺诈订单的方法和装置，以便更好地适应于电子商务市场的快速变化，且提高被针对的难度。

具体技术方案如下：

一种自动识别欺诈订单的方法，该方法包括：

模型训练阶段：

S11、将已确定是否为欺诈订单的历史订单作为训练样本，提取各历史订单中的特征分别组成各历史订单的特征向量；

S12、利用所述各历史订单的特征向量训练订单识别模型；

订单识别阶段：

S21、提取待识别订单中的特征组成待识别订单的特征向量；

S22、将待识别订单的特征向量输入所述订单识别模型，获取所述订单识别模型识别出的所述待识别订单是否为欺诈订单的识别结果。

根据本发明一优选实施方式，在所述步骤S11和步骤S21中从订单中提取的特征包括以下特征中的至少一种：

订单中直接包含的信息、下订单的顾客在电子商务系统中的历史行为以及通过顾客信息从互联网上获取的公开信息。

根据本发明一优选实施方式，所述订单中直接包含的信息包括顾客信息、使用的语言、订单的金额、支付方式和商品信息中的至少一种；

所述下订单的顾客在电子商务系统中的历史行为包括顾客浏览商户网站的时间、次数和购买历史中的至少一种；

所述通过顾客信息从互联网上获取的公开信息包括：通过社交网站的API查询是否确有此人或粉丝数目，以及通过电子地图API查询顾客地址是否真实存在中的至少一种。

根据本发明一优选实施方式，在所述订单识别阶段还包括：

S23、如果识别出待识别订单是欺诈订单，则利用所述待识别订单的特征向量信息生成可读的描述，供人工审核。

根据本发明一优选实施方式，利用所述待识别订单的特征向量信息生成可读的描述为：利用所述待识别订单中对欺诈订单这一识别结果的信息增益大于预设第一增益阈值的特征信息生成可读的描述。

根据本发明一优选实施方式，在所述模型训练阶段还包括：

对新的特征组合进行判别测试，判别所述新的特征组合对欺诈订单这一识别结果的信息增益是否大于预设的第二增益阈值，如果是，则确定所述新的特征组合能够增强所述订单识别模型的学习效果，将所述新的特征组合加入所述模型训练阶段和订单识别阶段中从订单中提取的特征。

根据本发明一优选实施方式，信息增益采用以下公式确定：

gain(A)=info(D₁)-info_A(D₁)，D₁表示欺诈订单，gain(A)为特征或特征组合A对欺诈订单这一识别结果的信息增益，info(D₁)为欺诈订单这一识别结果的熵，info_A(D₁)为特征或特征组合A对欺诈订单这一识别结果的期望信息；

p_ij为第i种特征在训练样本的D_j类型历史订单中的出现概率，m为特征数量，j取值为0或1，D₀表示非欺诈订单；