一種針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法，包括獲取用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄；根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄獲取所述用戶的店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性；根據(jù)所述用戶的店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性及對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算用戶作弊指數(shù)；將用戶作弊指數(shù)與預(yù)設(shè)的第一閾值相比較，若所述用戶作弊指數(shù)大于預(yù)設(shè)的第一閾值，則確定用戶為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶。通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶的店鋪訪問(wèn)屬性及購(gòu)物屬性，準(zhǔn)確定位出具有刷單行為的用戶，通過(guò)對(duì)具有刷單行為的用戶進(jìn)行屏蔽等管理，可以有效遏制刷單行為對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物造成的危害，達(dá)到凈化網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物環(huán)境，提高電商平臺(tái)的可信度的目的。
【專利說(shuō)明】
一種針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及電子商務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來(lái)，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物已經(jīng)成為消費(fèi)者一種重要的購(gòu)物方式，由于網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的便捷性、經(jīng)濟(jì)性、越來(lái)越多的人熱衷于網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物。但基于網(wǎng)絡(luò)的虛擬性，消費(fèi)者無(wú)法真實(shí)地體驗(yàn)到商品材質(zhì)、質(zhì)量、因此大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物買家在挑選商品時(shí)主要參考不同店鋪商品的評(píng)價(jià)和銷量。因此，伴隨著網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的興起，刷單成為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物中的一個(gè)普遍的問(wèn)題，刷單是指電子購(gòu)物中的賣家付款請(qǐng)人假扮顧客，用以假亂真的購(gòu)物方式提高商品的銷量，從而提高網(wǎng)店的排名的虛假銷售行為。通過(guò)刷單，店鋪中的商品的銷售量大增，店鋪也可以獲得更好的好評(píng)度，而經(jīng)過(guò)刷單的商品銷量與店鋪評(píng)價(jià)顯然給買家傳遞了錯(cuò)誤的信息，誤導(dǎo)了消費(fèi)者的購(gòu)買行為，嚴(yán)重威脅到了平臺(tái)型電商網(wǎng)站在消費(fèi)者心中的信譽(yù)，并且，真正的顧客購(gòu)買的商品，也會(huì)由于刷單行為的存在而出現(xiàn)更多的質(zhì)量問(wèn)題。
[0003]如何識(shí)別網(wǎng)路購(gòu)物中的刷單行為，從而保證網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物中商品銷量、店鋪評(píng)價(jià)、用戶評(píng)論信息的真實(shí)性和客觀性，是電子商務(wù)領(lǐng)域亟待解決的問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中所存在的上述缺陷，提供一種針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法及系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的識(shí)別網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物中存在刷單行為的用戶和商鋪的問(wèn)題。
[0005]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法，包括:
[0006]獲取用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄；
[0007]根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄獲取所述用戶的店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性；
[0008]根據(jù)所述用戶的店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性及對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算用戶作弊指數(shù)；
[0009]將用戶作弊指數(shù)與預(yù)設(shè)的第一閾值相比較，若所述用戶作弊指數(shù)大于預(yù)設(shè)的第一閾值，則確定用戶為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶。
[0010]優(yōu)選的，所述獲取用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄，包括:獲取使用相同硬件信息的用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄，所述使用相同硬件信息的用戶包括使用相同的媒體訪問(wèn)控制地址(MAC地址)或相同的國(guó)際移動(dòng)設(shè)備標(biāo)識(shí)(IMEI)的用戶。
[0011]優(yōu)選的，所述店鋪訪問(wèn)屬性包括以下其中之一或任意組合:用戶在店鋪停留的時(shí)間、同店交易量、同類商品店鋪訪問(wèn)量；
[0012]所述用戶購(gòu)物屬性包括以下其中之一或任意組合:平均購(gòu)物次數(shù)、商品搜索方式、確認(rèn)收貨時(shí)間、購(gòu)物頻率。
[0013]優(yōu)選的，在判斷出用戶為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶之后，所述方法還包括:獲取網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶購(gòu)買過(guò)的店鋪的成交記錄;根據(jù)所述成交記錄計(jì)算所述店鋪的用戶成交屬性和商品成交屬性，所述用戶成交屬性包括用戶成交轉(zhuǎn)化率，所述用戶成交轉(zhuǎn)化率為在店鋪內(nèi)產(chǎn)生購(gòu)買行為的用戶人數(shù)與訪問(wèn)店鋪的用戶人數(shù)之間的比值;所述商品成交屬性包括商品成交增長(zhǎng)率，所述商品成交增長(zhǎng)率為所述店鋪內(nèi)商品的成交增長(zhǎng)量與預(yù)設(shè)的同類商品的成交增長(zhǎng)量之間的比值;根據(jù)所述店鋪的用戶成交屬性和商品成交屬性及對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算店鋪?zhàn)鞅字笖?shù);將所述店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)與預(yù)設(shè)的第二閾值相比較，若所述店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)大于所述第二閾值，則確定店鋪為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊店鋪。
[0014]優(yōu)選的，所述用戶成交屬性還包括:無(wú)線端占比，所述無(wú)線端占比是指店鋪內(nèi)用戶使用無(wú)線客戶端的成交次數(shù)與所有購(gòu)買成交總次數(shù)的比值。
[0015]本發(fā)明還提供一種針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊系統(tǒng)，包括:
[0016]輸入模塊，用于獲取用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄，具體用于獲取使用相同硬件信息的用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄，所述使用相同硬件信息的用戶包括使用相同的媒體訪問(wèn)控制地址(MAC地址)或相同的國(guó)際移動(dòng)設(shè)備標(biāo)識(shí)(MEI)的用戶，還用于獲取網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶購(gòu)買過(guò)的店鋪的成交記錄。
[0017]屬性模塊，用于根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄獲取所述用戶的店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性，具體用于獲取所述店鋪訪問(wèn)屬性包括以下其中之一或任意組合:用戶在店鋪停留的時(shí)間、同店交易量、同類商品店鋪訪問(wèn)量；以及具體用于獲取所述用戶購(gòu)物屬性包括以下其中之一或任意組合:平均購(gòu)物次數(shù)、商品搜索方式、確認(rèn)收貨時(shí)間、購(gòu)物頻率;還用于根據(jù)所述成交記錄計(jì)算所述店鋪的用戶成交屬性和商品成交屬性，所述用戶成交屬性包括用戶成交轉(zhuǎn)化率，所述用戶成交轉(zhuǎn)化率為在店鋪內(nèi)產(chǎn)生購(gòu)買行為的用戶人數(shù)與訪問(wèn)店鋪的用戶人數(shù)之間的比值;所述商品成交屬性包括商品成交增長(zhǎng)率，所述商品成交增長(zhǎng)率為所述店鋪內(nèi)商品的成交增長(zhǎng)量與預(yù)設(shè)的同類商品的成交增長(zhǎng)量之間的比值;還用于獲取無(wú)線端占比，所述無(wú)線端占比是指店鋪內(nèi)用戶使用無(wú)線客戶端的成交次數(shù)與所有購(gòu)買成交總次數(shù)的比值。
[0018]指數(shù)模塊，用于根據(jù)所述用戶的店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性及對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算用戶作弊指數(shù)，還用于根據(jù)所述店鋪的用戶成交屬性和商品成交屬性及對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)。
[0019]輸出模塊，用于將用戶作弊指數(shù)與預(yù)設(shè)的第一閾值相比較，若所述用戶作弊指數(shù)大于預(yù)設(shè)的第一閾值，則確定用戶為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶，還用于將所述店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)與預(yù)設(shè)的第二閾值相比較，若所述店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)大于所述第二閾值，則確定店鋪為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊店鋪。
[0020]本發(fā)明所提供的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法及系統(tǒng)，通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶的店鋪訪問(wèn)屬性及購(gòu)物屬性，準(zhǔn)確定位出具有刷單行為的用戶，通過(guò)對(duì)具有刷單行為的用戶進(jìn)行屏蔽等管理，可以有效遏制刷單行為對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物造成的危害，并且本發(fā)明對(duì)刷單用戶購(gòu)買過(guò)的店鋪進(jìn)行進(jìn)一步的分析，通過(guò)分析店鋪的店鋪成交屬性和用戶成交屬性，找出具有刷單行為的店鋪，通過(guò)對(duì)刷單店鋪降低信用度等的管理，達(dá)到凈化網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物環(huán)境，提高電商平臺(tái)的可信度的目的。
【附圖說(shuō)明】
[0021]為了更清楚的說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖做簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0022]圖1為本發(fā)明提供的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法第一實(shí)施例的流程示意圖；
[0023]圖2為本發(fā)明提供的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法第二實(shí)施例的流程示意圖；
[0024]圖3為本發(fā)明提供的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0025]為使本領(lǐng)域技術(shù)人員更好地理解本發(fā)明的技術(shù)方案，下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0026]圖1為本發(fā)明提供的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法第一實(shí)施例的流程示意圖，如圖1所示的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法第一實(shí)施例包括如下步驟:
[0027 ]步驟S1I，獲取用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄；
[0028]具體的，獲取用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄時(shí)，由于刷單用戶經(jīng)常通過(guò)采用虛擬IP地址、虛擬VPN等方式使用相同的物理設(shè)備模擬不同的用戶進(jìn)行購(gòu)買，從而提高刷單的隱蔽性，因此，本發(fā)明提供一種優(yōu)選的方式為，獲取使用相同硬件信息的用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄，所述使用相同硬件信息的用戶包括使用相同的媒體訪問(wèn)控制地址(MAC地址)或相同的國(guó)際移動(dòng)設(shè)備標(biāo)識(shí)(ΠΙΕΙ)的用戶。在具體的實(shí)現(xiàn)方式上，可以通過(guò)讀取硬件信息的方式，如安裝有購(gòu)物網(wǎng)站的數(shù)字證書(shū)的用戶，可以方便的讀取到硬件信息。
[0029]步驟S102，根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄獲取所述用戶的店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性；
[0030]具體的，為分析用戶是否為刷單用戶，需要從用戶訪問(wèn)店鋪的行為以及用戶產(chǎn)生的購(gòu)買行為兩方面進(jìn)行分析，即從店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性兩方面進(jìn)行分析。
[0031]所述店鋪訪問(wèn)屬性包括以下其中之一或任意組合:
[0032]用戶在店鋪停留的時(shí)間:用戶在店鋪產(chǎn)生購(gòu)買行為前的停留時(shí)間，由于刷單用戶購(gòu)買的往往是指定好的商品，其購(gòu)買前在店鋪的停留時(shí)間都很短，因此，當(dāng)一個(gè)產(chǎn)生購(gòu)買行為的用戶的店鋪停留時(shí)間過(guò)短或小于一定的預(yù)設(shè)的平均停留時(shí)間時(shí)，將其計(jì)入刷單用戶的考量范圍。
[0033]同店交易量:由于網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的選擇余地大，用戶的購(gòu)買不會(huì)在一個(gè)店鋪過(guò)于集中，如用戶在一個(gè)店鋪購(gòu)買商品的比例高于一個(gè)預(yù)設(shè)的比例時(shí)，將其列入刷單用戶的考量范圍。
[0034]同類商品店鋪訪問(wèn)量:基于用戶的消費(fèi)習(xí)慣，在購(gòu)買前通常有商品貨比三家的購(gòu)買行為，刷單用戶則不會(huì)浪費(fèi)時(shí)間進(jìn)行比較，因此將同類商品所在店鋪的訪問(wèn)量作為刷但用戶的考量指標(biāo)。
[0035]所述用戶購(gòu)物屬性包括以下其中之一或任意組合:
[0036]平均購(gòu)物次數(shù):任何商品都有一定的使用周期，如果用戶在一個(gè)時(shí)間段內(nèi)的平均購(gòu)物次數(shù)超過(guò)了一個(gè)正常的閾值，是刷單用戶的可能性較大，因此將平均購(gòu)物次數(shù)列入刷單用戶的考量范圍。
[0037]商品搜索方式:由于刷單用戶通常直接采用商品網(wǎng)頁(yè)鏈接的方式獲取商品的信息，或是通過(guò)準(zhǔn)確的全稱搜索的方式找到商品，因此是否通過(guò)多元化的搜索方式搜索到最后購(gòu)買的商品，列入刷單用戶的考量范圍。
[0038]確認(rèn)收貨時(shí)間:在刷單用戶的購(gòu)買行為中，存在物流信息中商品還沒(méi)有到達(dá)，但用戶已經(jīng)收貨的情況，因此，需要對(duì)用戶購(gòu)買行為中的確認(rèn)收貨時(shí)間進(jìn)行考量。
[0039]購(gòu)物頻率:由于刷單用戶的購(gòu)買行為往往過(guò)于集中，兩次購(gòu)物之間的間隔過(guò)短，因此，需要對(duì)用戶的購(gòu)物頻率進(jìn)行考量。
[0040]可以理解的是，上述店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性，需要根據(jù)實(shí)際需求設(shè)定不同的閾值或范圍進(jìn)行比對(duì)，如在正常范圍內(nèi)，則不計(jì)入考量范圍進(jìn)行下一步的分析。
[0041]步驟S103，根據(jù)所述用戶的店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性及對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算用戶作弊指數(shù)；
[0042]具體的，為店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性設(shè)定不同的權(quán)重系數(shù)，如可以根據(jù)商品的性質(zhì)設(shè)置不同的權(quán)重系數(shù)，以使不同的屬性在計(jì)算用戶作弊指數(shù)的結(jié)果中起到應(yīng)有的作用。
[0043]步驟S104，將用戶作弊指數(shù)與預(yù)設(shè)的第一閾值相比較，若所述用戶作弊指數(shù)大于預(yù)設(shè)的第一閾值，則確定用戶為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶。
[0044]具體的，可以根據(jù)實(shí)際情況設(shè)置第一閾值，用戶的作弊指數(shù)大于預(yù)設(shè)的第一閾值的，確定為刷單用戶。
[0045]本實(shí)施例所提供的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法，能夠從用戶的店鋪訪問(wèn)行為和商品購(gòu)買行為出發(fā)，基于對(duì)刷單行為的全面的分析，設(shè)定了不同的考量刷單行為的屬性進(jìn)行考量，能夠準(zhǔn)確的定位出刷單的用戶，便于網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物平臺(tái)對(duì)刷單用戶進(jìn)行屏蔽等管理，凈化網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的環(huán)境，提高網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物平臺(tái)的信譽(yù)度。
[0046]圖2為本發(fā)明提供的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法第二實(shí)施例的流程示意圖，如圖2所示的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法第二實(shí)施例包括:
[0047]步驟S201，獲取網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶購(gòu)買過(guò)的店鋪的成交記錄。
[0048]具體的，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一確定出的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶，可以進(jìn)一步的分析出作弊店鋪。由于網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶所購(gòu)買的商品，也可能是正常的購(gòu)買，而不是刷單，因此，需要進(jìn)一步的提取其購(gòu)買過(guò)的店鋪內(nèi)所有商品的成交記錄進(jìn)行分析，排除正常購(gòu)買的店鋪，找出刷單店鋪。
[0049]步驟S202，根據(jù)所述成交記錄計(jì)算所述店鋪的用戶成交屬性和商品成交屬性。
[0050]具體的，所述用戶成交屬性包括用戶成交轉(zhuǎn)化率，所述用戶成交轉(zhuǎn)化率為在店鋪內(nèi)產(chǎn)生購(gòu)買行為的用戶人數(shù)與訪問(wèn)店鋪的用戶人數(shù)之間的比值，如果一個(gè)店鋪存在刷單行為，刷單用戶會(huì)直接下單購(gòu)買，其刷單商品的成交比例一般會(huì)非常高，因此，將其列入刷單店鋪的考量范圍。
[0051]所述商品成交屬性包括商品成交增長(zhǎng)率，所述商品成交增長(zhǎng)率為所述店鋪內(nèi)商品的成交增長(zhǎng)量與預(yù)設(shè)的同類商品的成交增長(zhǎng)量之間的比值，通常情況下，商品上線后，其成交量呈螺旋上升的趨勢(shì)，如商品的銷量出現(xiàn)一個(gè)陡然的增幅過(guò)大，是刷單商品的可能性就很大，相應(yīng)的，店鋪存在刷單行為可能性也較大，因此，撿起刷單店鋪的考量范圍。
[0052]優(yōu)選的，本實(shí)施例所述用戶成交屬性還包括:
[0053]無(wú)線端占比，所述無(wú)線端占比是指店鋪內(nèi)用戶使用無(wú)線客戶端的成交次數(shù)與所有購(gòu)買成交總次數(shù)的比值，由于無(wú)線客戶端在用戶的日常購(gòu)買行為中占據(jù)一定的比例，一個(gè)商品如果其購(gòu)買的方式為無(wú)線客戶端的比例過(guò)大或過(guò)小，都存在刷單的可能性，因此將無(wú)線端占比列入刷單商鋪的考量范圍。
[0054]步驟S203，根據(jù)所述店鋪的用戶成交屬性和商品成交屬性及對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)。
[0055]具體的，根據(jù)不同的屬性值，結(jié)合實(shí)際情況設(shè)定權(quán)重系數(shù)，以使不同的屬性值對(duì)店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)產(chǎn)生應(yīng)有的影響。
[0056]步驟S204，將所述店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)與預(yù)設(shè)的第二閾值相比較，若所述店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)大于所述第二閾值，則確定店鋪為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊店鋪。
[0057]本實(shí)施例所提供的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法，能夠在確定出刷單用戶的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)刷單用戶購(gòu)買過(guò)的店鋪的成交記錄進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)店鋪內(nèi)的商品的成交屬性和用戶的成交屬性的分析，確定出具有刷單行為的店鋪，以便網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物平臺(tái)對(duì)刷單店鋪進(jìn)行降低信譽(yù)度等管理，凈化網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的環(huán)境，提高網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物平臺(tái)的信譽(yù)度。
[0058]圖3為本發(fā)明提供的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
[0059]輸入模塊301，用于獲取用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄，具體用于獲取使用相同硬件信息的用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄，所述使用相同硬件信息的用戶包括使用相同的媒體訪問(wèn)控制地址(MAC地址)或相同的國(guó)際移動(dòng)設(shè)備標(biāo)識(shí)(MEI)的用戶，還用于獲取網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶購(gòu)買過(guò)的店鋪的成交記錄。
[0060]屬性模塊302，用于根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄獲取所述用戶的店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性，具體用于獲取所述店鋪訪問(wèn)屬性包括以下其中之一或任意組合:用戶在店鋪停留的時(shí)間、同店交易量、同類商品店鋪訪問(wèn)量；以及具體用于獲取所述用戶購(gòu)物屬性包括以下其中之一或任意組合:平均購(gòu)物次數(shù)、商品搜索方式、確認(rèn)收貨時(shí)間、購(gòu)物頻率;還用于根據(jù)所述成交記錄計(jì)算所述店鋪的用戶成交屬性和商品成交屬性，所述用戶成交屬性包括用戶成交轉(zhuǎn)化率，所述用戶成交轉(zhuǎn)化率為在店鋪內(nèi)產(chǎn)生購(gòu)買行為的用戶人數(shù)與訪問(wèn)店鋪的用戶人數(shù)之間的比值;所述商品成交屬性包括商品成交增長(zhǎng)率，所述商品成交增長(zhǎng)率為所述店鋪內(nèi)商品的成交增長(zhǎng)量與預(yù)設(shè)的同類商品的成交增長(zhǎng)量之間的比值;還用于獲取無(wú)線端占比，所述無(wú)線端占比是指店鋪內(nèi)用戶使用無(wú)線客戶端的成交次數(shù)與所有購(gòu)買成交總次數(shù)的比值。
[0061]指數(shù)模塊303，用于根據(jù)所述用戶的店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性及對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算用戶作弊指數(shù)，還用于根據(jù)所述店鋪的用戶成交屬性和商品成交屬性及對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)。
[0062]輸出模塊304，用于將用戶作弊指數(shù)與預(yù)設(shè)的第一閾值相比較，若所述用戶作弊指數(shù)大于預(yù)設(shè)的第一閾值，則確定用戶為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶，還用于將所述店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)與預(yù)設(shè)的第二閾值相比較，若所述店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)大于所述第二閾值，則確定店鋪為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊店鋪。
[0063]本發(fā)明所提供的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊系統(tǒng)，能夠確定出刷單用戶以及刷單店鋪，以便網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物平臺(tái)對(duì)刷單用戶進(jìn)行屏蔽、對(duì)刷單店鋪進(jìn)行降低信譽(yù)度等管理，凈化網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的環(huán)境，提高網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物平臺(tái)的信譽(yù)度。
[0064]在本申請(qǐng)所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的方法、設(shè)備和系統(tǒng)，可以通過(guò)其它的方式實(shí)現(xiàn)。例如，以上所描述的設(shè)備實(shí)施例僅是是示意性的，所述功能模塊的劃分，僅為一種邏輯功能的劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，例如多個(gè)模塊可以結(jié)合或者可以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或者一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。
[0065]最后應(yīng)說(shuō)明的是:以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制;盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解:其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法，其特征在于，包括: 獲取用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄； 根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄獲取所述用戶的店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性； 根據(jù)所述用戶的店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性及對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算用戶作弊指數(shù)； 將用戶作弊指數(shù)與預(yù)設(shè)的第一閾值相比較，若所述用戶作弊指數(shù)大于預(yù)設(shè)的第一閾值，則確定用戶為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶。2.如權(quán)利要求1所述的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法，其特征在于，所述獲取用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄，包括: 獲取使用相同硬件信息的用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄，所述使用相同硬件信息的用戶包括使用相同的媒體訪問(wèn)控制地址(MAC地址)或相同的國(guó)際移動(dòng)設(shè)備標(biāo)識(shí)(ΠΙΕΙ)的用戶。3.如權(quán)利要求1所述的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法，其特征在于: 所述店鋪訪問(wèn)屬性包括以下其中之一或任意組合:用戶在店鋪停留的時(shí)間、同店交易量、同類商品店鋪訪問(wèn)量； 所述用戶購(gòu)物屬性包括以下其中之一或任意組合:平均購(gòu)物次數(shù)、商品搜索方式、確認(rèn)收貨時(shí)間、購(gòu)物頻率。4.如權(quán)利要求1所述的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法，其特征在于，在判斷出用戶為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶之后，所述方法還包括: 獲取網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶購(gòu)買過(guò)的店鋪的成交記錄； 根據(jù)所述成交記錄計(jì)算所述店鋪的用戶成交屬性和商品成交屬性，所述用戶成交屬性包括用戶成交轉(zhuǎn)化率，所述用戶成交轉(zhuǎn)化率為在店鋪內(nèi)產(chǎn)生購(gòu)買行為的用戶人數(shù)與訪問(wèn)店鋪的用戶人數(shù)之間的比值;所述商品成交屬性包括商品成交增長(zhǎng)率，所述商品成交增長(zhǎng)率為所述店鋪內(nèi)商品的成交增長(zhǎng)量與預(yù)設(shè)的同類商品的成交增長(zhǎng)量之間的比值； 根據(jù)所述店鋪的用戶成交屬性和商品成交屬性及對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)； 將所述店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)與預(yù)設(shè)的第二閾值相比較，若所述店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)大于所述第二閾值，則確定店鋪為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊店鋪。5.如權(quán)利要求4所述的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊方法，其特征在于，所述用戶成交屬性還包括: 無(wú)線端占比，所述無(wú)線端占比是指店鋪內(nèi)用戶使用無(wú)線客戶端的成交次數(shù)與所有購(gòu)買成交總次數(shù)的比值。6.一種針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊系統(tǒng)，其特征在于，包括: 輸入模塊，用于獲取用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄； 屬性模塊，用于根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄獲取所述用戶的店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性； 指數(shù)模塊，用于根據(jù)所述用戶的店鋪訪問(wèn)屬性和用戶購(gòu)物屬性及對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算用戶作弊指數(shù)； 輸出模塊，用于將用戶作弊指數(shù)與預(yù)設(shè)的第一閾值相比較，若所述用戶作弊指數(shù)大于預(yù)設(shè)的第一閾值，則確定用戶為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶。7.如權(quán)利要求6所述的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊系統(tǒng)，其特征在于: 所述輸入模塊，具體用于獲取使用相同硬件信息的用戶的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物記錄，所述使用相同硬件信息的用戶包括使用相同的媒體訪問(wèn)控制地址(MAC地址)或相同的國(guó)際移動(dòng)設(shè)備標(biāo)識(shí)(MEI)的用戶。8.如權(quán)利要求6所述的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊系統(tǒng)，其特征在于: 所述屬性模塊，具體用于獲取所述店鋪訪問(wèn)屬性包括以下其中之一或任意組合:用戶在店鋪停留的時(shí)間、同店交易量、同類商品店鋪訪問(wèn)量；以及具體用于獲取所述用戶購(gòu)物屬性包括以下其中之一或任意組合:平均購(gòu)物次數(shù)、商品搜索方式、確認(rèn)收貨時(shí)間、購(gòu)物頻率。9.如權(quán)利要求6所述的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊系統(tǒng)，其特征在于: 所述輸入模塊，還用于獲取網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊用戶購(gòu)買過(guò)的店鋪的成交記錄； 所述屬性模塊，還用于根據(jù)所述成交記錄計(jì)算所述店鋪的用戶成交屬性和商品成交屬性，所述用戶成交屬性包括用戶成交轉(zhuǎn)化率，所述用戶成交轉(zhuǎn)化率為在店鋪內(nèi)產(chǎn)生購(gòu)買行為的用戶人數(shù)與訪問(wèn)店鋪的用戶人數(shù)之間的比值;所述商品成交屬性包括商品成交增長(zhǎng)率，所述商品成交增長(zhǎng)率為所述店鋪內(nèi)商品的成交增長(zhǎng)量與預(yù)設(shè)的同類商品的成交增長(zhǎng)量之間的比值； 所述指數(shù)模塊，還用于根據(jù)所述店鋪的用戶成交屬性和商品成交屬性及對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)； 所述輸出模塊，還用于將所述店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)與預(yù)設(shè)的第二閾值相比較，若所述店鋪?zhàn)鞅字笖?shù)大于所述第二閾值，則確定店鋪為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物作弊店鋪。10.如權(quán)利要求9所述的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的反作弊系統(tǒng)，其特征在于: 所述屬性模塊，還用于獲取無(wú)線端占比，所述無(wú)線端占比是指店鋪內(nèi)用戶使用無(wú)線客戶端的成交次數(shù)與所有購(gòu)買成交總次數(shù)的比值。
【文檔編號(hào)】G06Q30/00GK106096974SQ201610388324
【公開(kāi)日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年6月2日 公開(kāi)號(hào)201610388324.6, CN 106096974 A, CN 106096974A, CN 201610388324, CN-A-106096974, CN106096974 A, CN106096974A, CN201610388324, CN201610388324.6
【發(fā)明人】熊微, 徐雷, 王志軍
【申請(qǐng)人】中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司