【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物流，特别涉及一种基于隐私保护的快递订单识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着数据泄露事件的频发以及用户对个人信息安全意识的增强，快递公司纷纷采取了一系列措施来加强隐私保护，其中最为显著的就是对快递订单信息进行脱敏处理。这一举措主要涉及到对用户个人敏感信息的遮蔽或转换，如对姓名、电话号码、详细地址等关键字段，通过加密、哈希处理或仅展示部分信息的方式，可以有效降低数据被非法获取和利用的风险，为用户筑起了一道坚实的隐私防线。
2、然而，隐私保护的加强虽极大地提升了用户数据的安全性，却也不可避免地给快递企业的订单管理和数据分析工作带来了前所未有的挑战。传统的数据分析方法，在设计之初往往依赖于完整、精确的数据集来构建用户画像、预测配送需求、优化路线规划及评估服务质量等。当面对经过脱敏处理的订单信息时，这些传统方法遭遇了身份识别困难和数据质量下降的问题。
3、身份识别困难指的是脱敏后的数据使得直接通过用户id或个人信息来识别并追踪特定订单变得极为困难，影响了企业对用户行为的深度分析和个性化服务的提供。数据质量下降则是由于部分关键信息的缺失或模糊化，降低了数据集的完整性和准确性，进而影响了数据分析结果的可靠性，使得企业在制定市场策略、评估运营效率时缺乏有力支持。
技术实现思路
1、鉴于上述现有技术的不足之处，本专利技术的目的在于提供一种基于隐私保护的快递订单识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中脱敏订单信息导致传统数据分析方法出现
2、为了达到上述目的，本专利技术采取了以下技术方案：
3、本专利技术第一方面提供了一种基于隐私保护的快递订单识别方法，包括如下步骤：
4、获取快递订单数据，对快递订单数据的敏感信息实施差分隐私保护，以得到脱敏快递订单数据；获取用户信息数据集，利用增强型哈希匹配算法将所述脱敏快递订单数据与用户信息数据集进行匹配，并根据匹配结果对脱敏快递订单数据进行身份标注，以得到带标注样本数据；以所述带标注样本数据作为训练集训练半监督学习模型，以构建自动标注模型，将所述自动标注模型部署至物流系统中；建立动态监控机制，通过所述动态监控机制对所述自动标注模型进行优化。
5、可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述获取快递订单数据，对快递订单数据的敏感信息实施差分隐私保护，以得到脱敏快递订单数据，具体包括：获取敏感信息名录，根据所述敏感信息名录中各个敏感信息的重要性建立隐私预算规则；获取快递订单数据，根据所述隐私预算规则，为快递订单数据的敏感信息设置隐私预算参数；根据所述隐私预算参数对快递订单数据的敏感信息进行噪声添加和调整，以对快递订单数据的敏感信息实施差分隐私保护，得到所述脱敏快递订单数据。
6、可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述获取用户信息数据集，利用增强型哈希匹配算法将所述脱敏快递订单数据与用户信息数据集进行匹配，并根据匹配结果对脱敏快递订单数据进行身份标注，以得到带标注样本数据，具体包括：建立非敏感关键字段名录，根据所述非敏感关键字段名录对所述脱敏快递订单数据中的关键字段进行清洗，以得到清洗后字段；对清洗后字段进行格式统一，以得到预处理字段；获取用户信息数据集，采用哈希函数将所述预处理字段与所述用户信息数据集进行匹配，根据匹配结果对所述脱敏快递订单数据进行身份标注，以得到带标注样本数据。
7、可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述建立非敏感关键字段名录，根据所述非敏感关键字段名录对所述脱敏快递订单数据中的关键字段进行清洗，以得到清洗后字段，具体包括：建立非敏感关键字段名录，根据所述非敏感关键字段名录提取所述脱敏快递订单数据中的关键字段；去除所述关键字段中的不必要字符、错误字符、无效字符或空格，以得到字符去除字段；验证所述字符去除字段的数据质量，以得到符合预期的清洗后字段。
8、可选的，在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述对清洗后字段进行格式统一，以得到预处理字段，具体包括：对清洗后字段进行分类，得到多种类型的清洗后字段；根据清洗后字段的类型获取与类型对应的转换格式标准，并根据所获取的转换格式标准对清洗后字段进行转换，得到转换结果；检查所述转换结果是否符合预期，并对转换结果的异常值进行检测和处理，以得到所述预处理字段。
9、可选的，在本专利技术第一方面的第五种实现方式中，所述以所述带标注样本数据作为训练集训练半监督学习模型，以构建自动标注模型，将所述自动标注模型部署至物流系统中，具体包括：获取带标注样本数据，对所述带标注样本数据和脱敏快递订单数据进行预处理；以标签传播、图神经网络或变分自编码器为初始模型，采用经预处理的带标注样本数据构建训练集对所述初始模型进行训练，得到初步训练模型；将经预处理的脱敏快递订单数据作为未标注数据加入训练集，并采用半监督学习策略迭代更新所述初步训练模型的参数，得到所述自动标注模型；将所述自动标注模型部署至物流系统中，以利用自动标注模型对新的脱敏快递订单数据进行自动身份标注。
10、可选的，在本专利技术第一方面的第六种实现方式中，所述建立动态监控机制，通过所述动态监控机制对所述自动标注模型进行优化的步骤，具体包括：设定评估指标，根据评估指标构建动态监控机制，以得到自动标注模型的性能指标；采用a/b测试策略对比不同算法或参数下的自动标注模型的性能指标，以得到效果更优的自动标注模型；采用数据驱动的方式对自动标注模型进行不断调整，以进一步优化所述自动标注模型。
11、本专利技术第二方面提供了一种基于隐私保护的快递订单识别装置，包括：脱敏模块，用于获取快递订单数据，对快递订单数据的敏感信息实施差分隐私保护，以得到脱敏快递订单数据；处理模块，用于获取用户信息数据集，利用增强型哈希匹配算法将所述脱敏快递订单数据与用户信息数据集进行匹配，并根据匹配结果对脱敏快递订单数据进行身份标注，以得到带标注样本数据；构建模块，用于以所述带标注样本数据作为训练集训练半监督学习模型，以构建自动标注模型，将所述自动标注模型部署至物流系统中；优化模块，用于建立动态监控机制，通过所述动态监控机制对所述自动标注模型进行优化。
12、可选的，在本专利技术第二方面的第一种实现方式中，所述脱敏模块包括：规则建立单元：用于获取敏感信息名录，根据所述敏感信息名录中各个敏感信息的重要性建立隐私预算规则；参数设置单元：用于获取快递订单数据，根据所述隐私预算规则，为快递订单数据的敏感信息设置隐私预算参数；噪声添加单元：用于根据所述隐私预算参数对快递订单数据的敏感信息进行噪声添加和调整，以对快递订单数据的敏感信息实施差分隐私保护，得到所述脱敏快递订单数据。
13、可选的，在本专利技术第二方面的第二种实现方式中，所述处理模块包括：清洗子模块，用于建立非敏感关键字段名录，根据所述非敏感关键字段名录对所述脱敏快递订单数据中的关键字段进行清洗，以得到清洗后字段；处理子模块，用于对清洗后字段进行格式统一，以得到预处理字段；哈本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于隐私保护的快递订单识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于隐私保护的快递订单识别方法，其特征在于，所述获取快递订单数据，对快递订单数据的敏感信息实施差分隐私保护，以得到脱敏快递订单数据，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于隐私保护的快递订单识别方法，其特征在于，所述获取用户信息数据集，利用增强型哈希匹配算法将所述脱敏快递订单数据与用户信息数据集进行匹配，并根据匹配结果对脱敏快递订单数据进行身份标注，以得到带标注样本数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于隐私保护的快递订单识别方法，其特征在于，所述建立非敏感关键字段名录，根据所述非敏感关键字段名录对所述脱敏快递订单数据中的关键字段进行清洗，以得到清洗后字段，具体包括：
5.根据权利要求3所述的基于隐私保护的快递订单识别方法，其特征在于，所述对清洗后字段进行格式统一，以得到预处理字段，具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于隐私保护的快递订单识别方法，其特征在于，所述以所述带标注样本数据作为训练集训练半监督学习模型，以构建自动
7.根据权利要求1所述的基于隐私保护的快递订单识别方法，其特征在于，所述建立动态监控机制，通过所述动态监控机制对所述自动标注模型进行优化的步骤，具体包括：
8.一种基于隐私保护的快递订单识别装置，其特征在于，包括：
9.一种基于隐私保护的快递订单识别设备，其特征在于，包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述基于隐私保护的快递订单识别方法的各个步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于隐私保护的快递订单识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于隐私保护的快递订单识别方法，其特征在于，所述获取快递订单数据，对快递订单数据的敏感信息实施差分隐私保护，以得到脱敏快递订单数据，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于隐私保护的快递订单识别方法，其特征在于，所述获取用户信息数据集，利用增强型哈希匹配算法将所述脱敏快递订单数据与用户信息数据集进行匹配，并根据匹配结果对脱敏快递订单数据进行身份标注，以得到带标注样本数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于隐私保护的快递订单识别方法，其特征在于，所述建立非敏感关键字段名录，根据所述非敏感关键字段名录对所述脱敏快递订单数据中的关键字段进行清洗，以得到清洗后字段，具体包括：
5.根据权利要求3所述的基于隐私保护的快递订单识别方法，其特征在于，所述对清洗后字段进行格式...
【专利技术属性】
技术研发人员：周超，杨春鹏，张磊，
申请(专利权)人：上海东普信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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