异常订单确定方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请属于数据分析技术领域，具体涉及一种异常订单确定方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取多个订单的多个第一特征数据；根据多个第一特征数据，确定多个第二特征数据，多个第二特征数据与异常订单的关联度大于多个第一特征数据与异常订单的关联度；根据多个第二特征数据，在多个订单中确定异常订单。由于第二特征数据与异常订单的关联度较高，因此，根据第二特征数据筛选出的异常订单的准确性高。性高。性高。

【技术实现步骤摘要】
异常订单确定方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请属于数据分析
，具体涉及一种异常订单确定方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]社区食堂可以通过为老年人提供餐食而获得相应的补贴。老年人可以在线上订餐，也可以在线下订餐；针对线上订餐，老年人可以自己在订餐应用程序上下单并支付，也可以通过社区食堂的工作人员在订餐应用程序上下单并支付。有的社区食堂会通过刷单，骗取补贴。为了避免上述情况，需要对通过刷单产生的异常订单进行识别。
[0003]目前主要通过产生订单的网际互连协议(Internet Protocol，IP)地址识别异常订单，而产生正常订单的IP地址与产生异常订单的IP地址可能相同，这将导致异常订单识别的准确率较低。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种异常订单确定方法、装置、设备及存储介质，提高了异常订单识别的准确率。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种异常订单确定方法，包括：
[0006]获取多个订单的多个第一特征数据；
[0007]根据所述多个第一特征数据，确定多个第二特征数据，所述多个第二特征数据与异常订单的关联度大于所述多个第一特征数据与所述异常订单的关联度；
[0008]根据所述多个第二特征数据，在所述多个订单中确定所述异常订单。
[0009]在一种可能的实施方式中，根据所述多个第一特征数据，确定多个第二特征数据；包括：
[0010]对所述多个第一特征数据进行聚类处理，得到多个类别的第三特征数据集，所述第三特征数据集中包括多个第三特征数据；
[0011]对所述多个类别的第三特征数据集分别进行特征分析，得到所述多个第二特征数据。
[0012]在一种可能的实施方式中，对所述多个第一特征数据进行聚类处理，得到多个类别的第三特征数据集；包括：
[0013]对所述多个第一特征数据进行聚类处理，得到多个聚类结果；
[0014]去除所述多个聚类结果中的散点数据集合，得到所述多个类别的第三特征数据集。
[0015]在一种可能的实施方式中，根据所述多个第二特征数据，在所述多个订单中确定异常订单；包括：
[0016]将所述多个第二特征数据输入异常检测模型，得到至少一个异常数据；
[0017]将所述至少一个异常数据对应的订单确定为异常订单。
[0018]在一种可能的实施方式中，将所述多个第二特征数据输入异常检测模型，得到至少一个异常数据；包括：
[0019]将所述多个第二特征数据转换为孤立树；
[0020]确定孤立树中各个子节点到根节点的路径长度；
[0021]根据多个所述路径长度，确定至少一个异常数据。
[0022]在一种可能的实施方式中，针对任意一个路径长度；根据所述路径长度，确定对应的异常数据；包括：
[0023]若所述路径长度小于或等于预设阈值，则将与所述路径长度相关的子节点确定为异常节点；
[0024]将所述异常节点对应的第二特征数据确定为异常数据。
[0025]在一种可能的实施方式中，获取多个订单的多个第一特征数据，包括：
[0026]获取所述多个订单的原始数据，所述多个订单为预设平台在预设时段内产生的订单；
[0027]根据所述多个订单原始数据，生成多个第一特征数据。
[0028]第二方面，本申请实施例提供一种异常订单确定装置，包括获取模块、第一确定模块和第二确定模块，其中，
[0029]所述获取模块用于，获取多个订单的多个第一特征数据；
[0030]所述第一确定模块用于，根据所述多个第一特征数据，确定多个第二特征数据，所述多个第二特征数据与异常订单的关联度大于所述多个第一特征数据与所述异常订单的关联度；
[0031]所述第二确定模块用于，根据所述多个第二特征数据，在所述多个订单中确定所述异常订单。
[0032]在一种可能的实施方式中，所述第一确定模块具体用于：
[0033]对所述多个第一特征数据进行聚类处理，得到多个类别的第三特征数据集，所述第三特征数据集中包括多个第三特征数据；
[0034]对所述多个类别的第三特征数据集分别进行特征分析，得到所述多个第二特征数据。
[0035]在一种可能的实施方式中，所述第一确定模块具体用于：
[0036]对所述多个第一特征数据进行聚类处理，得到多个聚类结果；
[0037]去除所述多个聚类结果中的散点数据集合，得到所述多个类别的第三特征数据集。
[0038]在一种可能的实施方式中，所述第二确定模块具体用于：
[0039]将所述多个第二特征数据输入异常检测模型，得到至少一个异常数据；
[0040]将所述至少一个异常数据对应的订单确定为异常订单。
[0041]在一种可能的实施方式中，所述第二确定模块具体用于：
[0042]将所述多个第二特征数据转换为孤立树；
[0043]确定孤立树中各个子节点到根节点的路径长度；
[0044]根据多个所述路径长度，确定至少一个异常数据。
[0045]在一种可能的实施方式中，所述第二确定模块具体用于：
[0046]若所述路径长度小于或等于预设阈值，则将与所述路径长度相关的子节点确定为异常节点；
[0047]将所述异常节点对应的第二特征数据确定为异常数据。
[0048]在一种可能的实施方式中，所述获取模块具体用于：
[0049]获取所述多个订单的原始数据，所述多个订单为预设平台在预设时段内产生的订单；
[0050]根据所述多个订单原始数据，生成多个第一特征数据。
[0051]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器、存储器；
[0052]所述存储器存储计算机执行指令；
[0053]所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述处理器执行如第一方面任一项所述的异常订单确定方法。
[0054]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面任一项所述的异常订单确定方法。
[0055]第七方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可实现第一方面任一项所述的异常订单确定方法。
[0056]本申请提供一种异常订单确定方法、装置、设备及存储介质，获取多个订单的多个第一特征数据；根据多个第一特征数据，确定多个第二特征数据，多个第二特征数据与异常订单的关联度大于多个第一特征数据与异常订单的关联度；根据多个第二特征数据，在多个订单中确定异常订单。由于第二特征数据与异常订单的关联度较高，因此，根据第二特征数据筛选出的异常订单的准确性高。
附图说明
[0057]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常订单确定方法，其特征在于，包括：获取多个订单的多个第一特征数据；根据所述多个第一特征数据，确定多个第二特征数据，所述多个第二特征数据与异常订单的关联度大于所述多个第一特征数据与所述异常订单的关联度；根据所述多个第二特征数据，在所述多个订单中确定所述异常订单。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个第一特征数据，确定多个第二特征数据；包括：对所述多个第一特征数据进行聚类处理，得到多个类别的第三特征数据集，所述第三特征数据集中包括多个第三特征数据；对所述多个类别的第三特征数据集分别进行特征分析，得到所述多个第二特征数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述多个第一特征数据进行聚类处理，得到多个类别的第三特征数据集；包括：对所述多个第一特征数据进行聚类处理，得到多个聚类结果；去除所述多个聚类结果中的散点数据集合，得到所述多个类别的第三特征数据集。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，根据所述多个第二特征数据，在所述多个订单中确定异常订单；包括：将所述多个第二特征数据输入异常检测模型，得到至少一个异常数据；将所述至少一个异常数据对应的订单确定为异常订单。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述多个第二特征数据输入异常检测模型，得到至少一个异常数据；包括：将所述多个第二特征数据转换为孤立树；确定孤立树中各个子节点到根节点的路径长度；根据多个所述路径长度，确定至少一个异常数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，针对任意一个路径长度；根据所述路径长度，确定对应的异常...

【专利技术属性】
技术研发人员：王珏麟，曾萍，朱佳，时未东，李勇君，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：