[发明专利]一种基于规则的跨境电商商品质量风险识别方法

说明书

本发明涉及跨境电子商务领域，公开了一种用于对跨境电商商品质量风险进行自动识别的方法，包括商品风险知识获取、商品自动分类、商品风险识别和商品风险信息可视化模块，所述跨境电商商品质量风险自动识别方法，能够及时快速地处理海量跨境商品信息，发现其中不符合我国质量要求的商品，并以可视化的形式呈现风险商品的统计信息，本发明可以帮助消费者选择质量更加安全的跨境商品，同时可协助政府有关部门对跨境电商平台进行监管。

技术领域

本发明涉及跨境电商领域，特别是对跨境电商商品所具有的质量风险进行自动识别的领域。

背景技术

跨境电子商务作为一种新型的国际贸易方式，是指由不同国家或地区的贸易双方，通过电子商务平台进行交易支付结算，以邮件或快递等物流形式通关进行商品交易。随着跨境电商迅速发展，大量的跨境快件或邮包被直接送到消费者手中，极易给我国经济安全、生态环境和消费者身心健康带来危害。由于跨境电商具有交易次数频繁、单次交易商品数量少、业务注册门槛低等特点，政府难以对跨境商品进行全面检查，目前只能按照千分之二的比例进行抽查，不仅难以保证商品的质量安全，也给有关部门的监管工作造成了巨大压力。

目前直接对跨境电商商品质量风险进行自动识别的方法和案例还很难看到，现有的商业风险分析案例多针对信用风险领域，而基于口碑和舆情信息挖掘的商品质量评价是一种事后评估，只能发现已被消费者发现的风险，无法应用于商家上架违规商品但还未卖出时的风险侦测。基于规则的系统是一种人工智能方法，它将人类知识表达为计算机可理解的规则，如IF-THEN产生式，然后利用计算机读入已知的事实，根据规则库中的规则组成逻辑推理链条，最终得到问题的解。由于国家的政策法规在本质上是一组需要遵守的规则，其中法规条款的适用情形是IF部分的前提条件，条款的结论是THEN部分的结果，因此适合被基于规则的智能系统处理。

发明内容

本发明针对海量跨境商品的风险检测与识别问题，采用RBR(Rule-basedReasoning)方法对与跨境商品相关的国家质量标准和法规进行知识建模、获取和推理，使计算机可以模拟人类专家对跨境商品的类别和参数进行分析，并对风险存在与否以及风险种类进行判断。同时，针对互联网上跨境商品信息缺乏规范格式并且存在大量噪音的情况，采用中文分词、关键词提取、语义匹配等自然语言处理技术，以提高跨境商品质量风险检查的精度和效率。通过在计算机系统上实施本方法，可实时检查互联网上售卖的海量跨境商品，使风险商品在上架后很短的时间内就可以被识别出来，从而使消费者和政府监管部门能够及时掌握跨境商品风险信息并做出有效应对。

本发明提出的跨境电商商品质量风险识别方法包括以下步骤：

步骤S1：知识获取，将与跨境电商相关的法律法规、国家标准转化为规则型知识；

所述步骤S1包括以下步骤：

S11：定义四种风险规则及其对应的语法结构，分别为分类规则、父类规则、配方规则和禁止规则；以BNF范式定义的分类规则语法形式为：

CLASSIFICATION_RULE::＝IF商品信息包含关键字argument{,argument}[且不

含关键字keyword{,keyword}]THEN商品属于类别keyword

父类规则语法形式为：

FATHER_CLASS::＝IF商品类型是keywordTHEN商品也属于类型keyword

配方规则语法形式为：

INGREDIENT_RULE_LIMIT::＝IF商品类别为keyword且商品的keyword(大于|小于)numberTHEN商品有风险

INGREDIENT_RULE_RANGE::＝IF商品类别为keyword且商品的keyword(间于|外于)number-numberTHEN商品有风险