[发明专利]订单欺诈识别方法、系统、存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种订单欺诈识别方法，其特征在于，包括：

实时获取当前时间节点前的所有历史订单，建立历史订单库，所述历史订单库中包含有历史欺诈订单；

提取所有历史欺诈订单的特征属性的取值，所述特征属性包括第一类特征属性，所述第一类特征属性包括IP归属地、产品名称、供应商和分销商；

从所述特征属性中分别提取不重复的至少一个第一类特征属性，建立多个特征属性组，每个特征属性组具有不同的取值组，每个取值组对应所述特征属性组所包含的至少一个第一类特征属性的取值；

根据各个特征属性组的不同取值组，遍历所述历史订单库，计算各个特征属性组的各取值组下的历史欺诈订单占该特征属性组的该取值组下的历史订单的比例，作为各个特征属性组的各取值组的欺诈率；

将欺诈率大于欺诈阈值的取值组作为高危取值组，计算该高危取值组对应的特征属性组下的所有取值组对应的历史欺诈订单的总和，筛选出总和高于预设阈值的特征属性组的高危取值组作为欺诈取值组；

获取新增订单，提取所述新增订单的特征属性的取值，判断所述新增订单的特征属性的取值是否与所述欺诈取值组相吻合，若是则识别所述新增订单为新增欺诈订单，拒绝所述新增欺诈订单，若否则通过所述新增订单，并返回更新所述历史订单库；以及

预设时间段后，统计各高危取值组对应的新增订单占所述历史订单库中该高危取值组对应的历史订单的比例，若该比例超出一比例阈值，则将该高危取值组作为用于识别新增订单的欺诈属性的欺诈取值组。

2.如权利要求1所述的订单欺诈识别方法，其特征在于，组成所述特征属性组的第一类特征属性中至少包括所述IP归属地，所述订单欺诈识别方法还包括：

预设时间段后，统计被识别为新增欺诈订单的IP归属地的取值，若被识别为新增欺诈订单的IP归属地的取值为一固定值的概率超出一概率阈值，则将所述IP归属地的取值作为一条欺诈取值组，用于识别新增订单的欺诈属性。

3.如权利要求1所述的订单欺诈识别方法，其特征在于，所述特征属性还包括第二类特征属性，所述第二类特征属性包括注册日期是否为近期和登陆是否有异常。

4.如权利要求3所述的订单欺诈识别方法，其特征在于，所述特征属性组中还包括至少一个所述第二类特征属性，以及，所述特征属性组的每个取值组对应所述特征属性组所包含的至少一个第一类特征属性的取值以及至少一个第二类特征属性的取值。

5.如权利要求3所述的订单欺诈识别方法，其特征在于，所述欺诈阈值为10％。

6.如权利要求3所述的订单欺诈识别方法，其特征在于，提取所述新增订单的特征属性的取值，判断所述新增订单的特征属性的取值是否与所述欺诈取值组相吻合的步骤包括：

提取所述新增订单的特征属性的取值，包括第一类特征属性的取值和第二类特征属性的取值；以及

判断所述新增订单的第一类特征属性的取值和第二类特征属性的取值是否分别与所述欺诈取值组相吻合。