[发明专利]基于大数据的疑似假货商品识别及分类的方法和装置

说明书

本发明提供一种基于大数据的疑似假货商品识别及分类的方法、装置和介质。所述方法包括收集预定时间段内与多个商品中的每个商品相关联的订单行以及与所述订单行相对应的用户反馈；基于所收集的与多个商品中的每个商品相关联的订单行以及与所述订单行相对应的用户反馈，计算所述多个商品中的每个商品的疑似假货投诉率；基于所述每个商品的疑似假货投诉率以及相应的附加数据，计算所述商品的风险等级；以及从所述多个商品中识别所述风险等级大于阈值的商品。所述方法有助于准确、快速地识别出电商平台上所销售的商品是否为疑似假货问题商品，从而对电商平台上所销售的商品进行分类管控。

技术领域

本发明涉及计算机及软件技术领域，特别地涉及一种基于大数据的疑似假货商品识别及分类的方法和装置。

背景技术

目前的电子商务领域中，如何有效地防范假货一直是一个热点问题。随着我国消费者保护法等法律法规的健全，消费者的权益保护意识也越来越强烈，大家对所购商品的真假性更加关注，对假货、疑似假货、水货商品基本是零容忍态度。而随着电商平台的快速发展及对第三方商家的开放程度越来越高，部分不良商家在利益驱动下，可能会夹杂部分疑似假货问题商品在平台进行销售。打击假货已经是电商平台一个刻不容缓的艰巨任务。因此，随着现代科技的发展，各种防伪技术也是层出不穷，比如激光防伪、查询式防伪码防伪、生物防伪等等。抽样检查作为一项常用的质量检查手段，可以把相当小比例的商品交由有资质的检查机构，进行真伪验证。

防伪技术通常应用于一些附加值较高的行业品牌，对于这些品牌的商品，终端消费者可以利用所提供的方式方法进行商品真伪验证。某些商品也提供专柜验货等验证方式。但是，对处于商品流通环节的电商平台来说，识别疑似假货商品的手段相对较少。常用的手段包含要求商家提供各种资质证明、进货发票、不定期的抽样检查等。某些电商平台所采用的在商品上粘贴二维码标签，从某种程度上也可以进行假货商品的识别。

因此在现有技术中，防伪技术方案主要供终端消费者进行真伪验证，同时由于防伪技术的成本等各种因素，实际推广应用的领域还有限。对于很多流通商品，目前并不具备防伪技术的全面覆盖。电商平台处于商品的流通环节，并不像很多制造企业可以从源头对商品使用防伪技术、贴码技术。抽样检查虽然一定程度上可以识别出疑似假货问题商品，但是覆盖的比例和范围都相当有限。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种基于大数据的疑似假货商品识别及分类的方法、装置和介质，有助于准确、快速地识别出电商平台上所销售的商品是否为疑似假货问题商品，从而对电商平台上所销售的商品进行分类管控。

为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种基于大数据的疑似假货商品识别及分类的方法。

本发明的基于大数据的疑似假货商品识别及分类的方法包括：收集预定时间段内与多个商品中的每个商品相关联的订单行以及与所述订单行相对应的用户反馈；基于所收集的与多个商品中的每个商品相关联的订单行以及与所述订单行相对应的用户反馈，计算所述多个商品中的每个商品的疑似假货投诉率；基于所述每个商品的疑似假货投诉率以及相应的附加数据，计算所述商品的风险等级；以及从所述多个商品中识别所述风险等级大于阈值的商品。

可选地，其特征在于，所述疑似假货投诉率的计算方法如下：

其中，A为在预定时间段内与特定商品相关联的所有订单行中有疑似假货问题的订单行的数量；

B为所述特定商品在预定时间段内订单行的总数量。

可选地，所述商品的风险等级的计算方法如下：

其中，Y为所述商品的风险等级；

X＝ln(SCCR+0.00001)；

μ为同一类目级别下所有X对应的均值；