[发明专利]基于用户购买行为来识别不良商品的方法和系统

权利要求书

1.一种基于用户购买行为识别不良商品的方法，所述方法包括：

由用户筛选模块从客户交易系统中选取特定时间段内仅单次购物行为的用户集；

由所述用户筛选模块基于全部客户购买的商品明细特征和所述用户集来构建用户商品购买关系矩阵；

由识别模块基于所述用户商品购买关系矩阵来计算商品的不良概率以识别出不良商品；

由所述识别模块根据所识别出的不良商品来生成不良商品清单；以及

由推送模块将所生成的不良商品清单推送到商品干预系统。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户集包括第一用户子集，所述第一用户子集是在所述特定时间段中仅单次购物行为并且在所述特定时间段之前的先前特定时间段内没有购物行为的用户子集。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，在构建所述用户商品购买关系矩阵之前，由所述行为标记模块基于所述第一用户子集来对所述第一用户子集在所述特定时间段之后的未来特定时间段内是否发生了特定行为进行标记以生成相应用户的行为数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一用户子集包括第二用户子集，所述第二用户子集是在所述特定时间段中仅单次购物行为、在所述特定时间段之前的先前特定时间段内没有购物行为并且在所述特定时间段之后的未来特定时间段没有发生特定行为的用户子集。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述用户商品购买关系矩阵基于全部客户购买的商品明细特征和所述第一用户子集被构建。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述用户商品购买关系矩阵基于全部客户购买的商品明细特征和所述第二用户子集被构建。

7.根据权利要求3或4所述的方法，其中，商品的不良概率的计算还基于所述行为数据。

8.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述特定行为是购物行为、登录行为或收藏行为中的一个。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述识别模块采用适用于稀疏矩阵环境的算法来对商品的不良概率进行求解。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述识别模块采用二项分布假设检验的方式来识别出不良商品。

11.一种基于用户购买行为识别不良商品的系统，所述系统包括：

用户筛选模块，所述筛选模块被配置成从客户交易系统中选取特定时间段内仅单次购物行为的用户集，并且基于全部客户购买的商品明细特征和所述用户集来构建用户商品购买关系矩阵；

识别模块，所述识别模块被配置成基于所述用户商品购买关系矩阵来计算商品的不良概率以识别出不良商品，并且根据所识别出的不良商品来生成不良商品清单；以及

推送模块，所述推送模块被配置成将所生成的不良商品清单推送到商品干预系统。

12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述用户集包括第一用户子集，所述第一用户子集是在所述特定时间段中仅单次购物行为并且在所述特定时间段之前的先前特定时间段内没有购物行为的用户子集。

13.根据权利要求12所述的系统，进一步包括标记模块，所述标记模块被配置成：在所述用户筛选模块构建所述用户商品购买关系矩阵之前，基于所述第一用户子集来对所述第一用户子集在所述特定时间段之后的未来特定时间段内是否发生了特定行为进行标记以生成相应用户的行为数据。

14.根据权利要求12所述的系统，其中，所述第一用户子集包括第二用户子集，所述第二用户子集是在所述特定时间段中仅单次购物行为、在所述特定时间段之前的先前特定时间段内没有购物行为并且在所述特定时间段之后的未来特定时间段没有发生特定行为的用户子集。

15.根据权利要求12所述的系统，其中，所述用户商品购买关系矩阵基于全部客户购买的商品明细特征和所述第一用户子集被构建。

16.根据权利要求14所述的系统，其中，所述用户商品购买关系矩阵基于全部客户购买的商品明细特征和所述第二用户子集被构建。

17.根据权利要求13或14所述的系统，其中，商品的不良概率的计算还基于所述行为数据。