[发明专利]一种交易行为异常的识别方法、装置及设备

说明书

本说明书实施例公开了一种交易行为异常的识别方法、装置及设备，所述方法包括：获取异常识别模型，其中，所述异常识别模型根据至少一个用户的用户标识和所述至少一个用户的历史交易数据中的交易对象的标识建立，所述异常识别模型用于计算用户交易中的主题分布向量，然后，可以利用所述异常识别模型，计算待识别交易对应的主题分布向量，可以根据所述待识别交易对应的主题分布向量，对待识别交易进行异常识别。

技术领域

本说明书涉及计算机技术领域，尤其涉及一种交易行为异常的识别方法、装置及设备。

背景技术

随着网络技术和终端技术的发展，电子商务在人们生活中扮演着重要角色，而随着电子商务的不断发展，交易安全性越来越被人们所关注。

为了保证网络交易的安全性，相应的业务系统中通常会设置有网络交易行为的检测机制，如通过黑名单或白名单的方式对业务系统中可能存在的风险交易进行拦截等处理。随着网络技术的不断提高，网络病毒或网络木马程序等越来越多，而黑名单或白名单很难及时覆盖到所有可能的网络病毒或网络木马程序，或者其他存在风险的交易，这样，在实际应用中，用户会遇到黑名单或白名单中无法覆盖的交易风险，造成用户的资源损失。因此，需要一种有效的交易行为异常的识别方案。

发明内容

本说明书实施例的目的是提供一种交易行为异常的识别方法、装置及设备，以提供一种有效的交易行为异常的识别方案。

为实现上述技术方案，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供的一种交易行为异常的识别方法，所述方法包括：

获取异常识别模型，其中，所述异常识别模型根据至少一个用户的用户标识和所述至少一个用户的历史交易数据中的交易对象的标识建立，所述异常识别模型用于计算用户交易中的主题分布向量；

利用所述异常识别模型，计算待识别交易对应的主题分布向量；

根据所述待识别交易对应的主题分布向量，对待识别交易进行异常识别。

可选地，所述获取异常识别模型之前，所述方法还包括：

根据所述至少一个用户的用户标识和所述历史交易数据中的交易对象的标识，确定用户每次交易的主题的信息，其中，每个交易中包括交易的主题，每个交易的主题对应有交易对象的标识；

根据所述用户每次交易的主题的信息和预定的主题参数，建立所述异常识别模型。

可选地，所述根据所述至少一个用户的用户标识和所述历史交易数据中的交易对象的标识，确定用户每次交易的主题的信息，包括：

根据所述至少一个用户的用户标识和所述历史交易数据中的交易对象的标识，构建用户标识与交易对象的标识之间的第一分布矩阵；

根据所述第一分布矩阵，确定用户标识与主题之间的第二分布矩阵，以及主题与交易对象的标识之间的第三分布矩阵；

其中，所述第二分布矩阵和所述第三分布矩阵作为所述用户每次交易的主题的信息。

可选地，所述根据所述用户每次交易的主题的信息和预定的主题参数，建立所述异常识别模型，包括：

根据所述用户每次交易的主题的信息和预定的主题参数，分别得到用户在预定主题上的插值向量、所述交易对象的标识的分布和交易似然函数；

根据所述用户在预定主题上的插值向量、所述交易对象的标识的分布和交易似然函数，建立所述异常识别模型。

可选地，根据所述用户每次交易的主题的信息和预定的主题参数，得到用户在主题上的插值向量，包括：

针对所述至少一个用户中的第一用户，根据所述第一用户对应的第二分布矩阵和预定的主题参数，确定所述第一用户在主题上的插值向量。