[发明专利]异常购物行为的限制方法、限制组件及购物系统

说明书

本发明公开异常购物行为的限制方法、限制组件及购物系统，其中，该方法包括：采集购物车接口的用户访问数据；将所述用户访问数据发送给大数据平台，并且利用大数据平台的识别模型基于用户访问数据判断出异常用户；获取所述异常用户的用户信息并存储到缓存服务器中；根据预设的限制规则对异常用户设置访问限制，以缓解异常用户造成的购物车压力。异常购物行为的限制组件，采用上述限制方法，解决了自动刷单等异常的购物行为对购物车系统造成压力，并且影响其他用户正常购物体验的问题。购物系统，包括上述异常购物行为的限制组件，缓解了异常用户刷单等购物行为造成的购物车压力，改善了用户的购物体验。

技术领域

本发明涉及购物检测技术领域，尤其涉及异常购物行为的限制方法、限制组件及购物系统。

背景技术

随着互联网的普及，网络购物的优点更加突出，日益成为一种重要的购物形式，对于网店来说，为了从众多的同类型网店中脱颖而出，刷单已是其快速成长的捷径，一般是由买家提供购买费用，帮指定的网店卖家购买商品提高销量和信用度，并填写虚假好评的行为。通过这种方式，网店可以获得较好的搜索排名，比如，在购物平台搜索时“按销量”搜索，该店铺因为销量大会更容易被买家找到。

但是，随着人工智能的发展，商家利用刷单机器人构建报文进行自动刷单等异常的购物行为，会对购物车系统造成压力，也会对其他用户正常的购物体验造成一些影响，所以电商的运营者需要针对用户的一些异常购物行为进行识别，并做流控限制。

发明内容

本发明的目的在于提供异常购物行为的限制方法、限制组件及购物系统，以解决自动刷单等异常的购物行为对购物车系统造成压力，影响其他用户正常购物体验的问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种异常购物行为的限制方法，包括步骤：

采集购物车接口的用户访问数据；

将所述用户访问数据发送给大数据平台，并且利用大数据平台的识别模型基于用户访问数据判断出异常用户；

获取所述异常用户的用户信息并存储到缓存服务器中；

根据预设的限制规则对异常用户设置访问限制。

优选地，购物车接口的用户访问数据包括用户信息、商品信息、接口信息及访问时间，所述用户访问数据存储在访问日志中。

较佳地，利用大数据平台的识别模型基于用户访问数据判断出异常用户的方法包括：

在大数据平台构建识别模型；

通过访问日志将用户访问数据发送给大数据平台；

利用大数据平台的识别模型基于用户访问数据判断出异常用户；

其中，所述识别模型的识别规则包括：

设置识别异常用户所需要的时间段T1和次数阈值N；

当用户在预设时间段T1内访问购物车接口达到次数阈值N，则判断当前访问购物车接口的用户为异常用户。

优选地，获取所述异常用户的用户信息并存储到缓存服务器中的方法包括：

获取大数据平台回传的异常用户；

将所述异常用户的用户信息存储到缓存服务器中，并更新到各应用服务器的异常用户数据库中。

具体地，将所述异常用户的用户信息实时自动存储到缓存服务器中，或者，将所述异常用户的用户信息经过人工审核后更新到缓存服务器中；

各应用服务器的监听器监听到缓存服务器更新时，将所述异常用户的用户信息同步更新到各应用服务器的异常用户数据库中。