[发明专利]商户识别方法、装置、电子设备及计算机可读介质

权利要求书

1.一种商户识别方法，其特征在于，包括：

获取目标商户注册的目标商户名；

对所述目标商户名进行处理，获得所述目标商户名的目标商户向量表示；

计算所述目标商户向量表示和历史集合的集合中心向量表示的相似度；

根据所述相似度新建一新增集合作为所述目标商户名对应的目标集合；

根据所述目标集合的目标集合信息将所述目标商户确定为目标类型商户，其中，所述目标类型商户是指利用在预设时间范围内注册的第一数量的商户名以进行非正常交易的商户，所述第一数量的商户名中的任两个之间的相似度小于预设阈值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述相似度新建一新增集合作为所述目标商户名对应的目标集合包括：

若所述相似度中的最大值小于相似度阈值，则新建一新增集合作为所述目标商户名对应的目标集合；

若所述相似度中的最大值大于或等于所述相似度阈值，则将具有最大的相似度的历史集合确定为所述目标集合。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标集合信息是指示所述目标集合为目标类型商户集合的标识；其中，根据所述目标集合的目标集合信息将所述目标商户确定为目标类型商户包括：

若所述相似度中的最大值小于所述相似度阈值，则在新建一新增集合作为所述目标商户名对应的目标集合后，确定所述新增集合从创建时间起至当前时间的时间范围内与所述新增集合对应的新增商户名；以及在根据所述新增商户名和所述目标商户名的交易信息确定所述新增集合为目标类型商户集合时，确定所述目标商户为目标类型商户；

若所述相似度中的最大值大于或等于所述相似度阈值，并在根据所述目标集合的目标集合信息确定所述目标集合为目标类型商户集合时，则确定所述目标商户为目标类型商户。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述目标商户向量表示更新所述目标集合的集合中心向量表示。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标商户向量表示更新所述目标集合的集合中心向量表示包括：

若所述相似度中的最大值小于所述相似度阈值时，则将所述目标商户向量表示确定为所述新增集合的集合中心向量表示；

若所述相似度中的最大值大于或等于所述相似度阈值时，则确定具有最大的相似度的历史集合对应的目标商户个数；根据所述目标商户个数确定第一权重和第二权重；以及根据所述第一权重和所述第二权重对所述历史集合的集合中心向量表示和所述目标商户向量表示进行加权求和计算，以根据加权求和计算结果更新所述目标集合的集合中心向量表示。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述相似度中的最大值小于所述相似度阈值时，获取所述历史集合的集合标识；对所述历史集合的集合标识进行排序，获得最大的集合标识；以及根据所述最大的集合标识的增量计算，确定所述新增集合的集合标识；

若所述相似度中的最大值大于或等于所述相似度阈值时，将具有最大的相似度的历史集合的集合标识确定为所述目标集合的集合标识。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标商户名进行处理，获得所述目标商户名的向量表示包括：

对所述目标商户名去停用词；

对去停用词后的所述目标商户名进行分词，获得所述目标商户名的分词和所述分词的词性信息；

将词性信息为地名的分词设置第一分词权重；

对词长度为预设长度的分词设置第二分词权重，所述第一分词权重大于所述第二分词权重；

将词性信息不是地名且词长度大于预设长度的分词设置第三分词权重；

根据所述第一分词权重、所述第二分词权重和所述第三分词权重对所述分词进行加权计算，获得所述目标商户名的向量表示。