[发明专利]一种商品防窜货方法

说明书

本发明涉及一种商品防窜货方法，包括：搜集历史扫码数据，将历史扫码数据区分为正常扫码数据和有窜货风险的扫码数据两个类别；提取包含上述区分类别的历史扫码数据的第一特征值信息，并将该信息作为支持向量机的算法训练数据；获取待区分类别的当前扫码数据的第一特征值信息，并将其带入已训练好的支持向量机模型中进行分类预测；若当前扫码数据的第一特征值信息落入正常扫码数据类别的范围内，则当前扫码数据属于正常扫码数据，否则属于有窜货风险的扫码数据。本发明实施例基于历史扫码数据的行为特征来预测未知的扫码数据属于正常扫码数据类别还是有窜货风险的扫码数据类别，流程简单，成本低，覆盖范围广。

技术领域

本发明涉及电子商务平台技术领域，尤其涉及一种商品防窜货方法。

背景技术

窜货区分分销网路的窜货和消费者进行行销活动的窜货行为，分销网路的窜货是指分销网路中各级代理商、经销商、分销公司等受利益驱动，将所经销的产品跨区域销售，造成价格混乱的营销现象，消费者进行行销活动的窜货是指中奖的二维码被人为贩卖或伪造销售，造成企业的营销损失。

现在市场上解决窜货的机制有针对销售区域进行差异的包装、生产流程加强品质的管理以防不正当产品流出、定制各区域合理的销售目标、合理公平进行定价避免渠道成员的差异、建立规范避免各级价格体系过大、合理划分各级的市场区域、建立监督经销商有关行为的监督机制…等以上总多方式集合才能避免窜货发生，不仅流程冗长，规则复杂，涉及的人事物庞大，所花费的金额也很多，如果只是仰赖公司建立监督经销商有关行为的稽核员，人力成本也很大，所以一般只会有几个稽核员做不定点不定时的采样稽核，既不能覆盖大部分的销售范围也不能在提前预测其商品是否未来可能发生窜货。

发明内容

针对上述现有技术的缺点，本发明的目的是提供一种商品防窜货方法，覆盖范围广，可提前预测商品是否未来可能发生窜货，流程简单，成本低。

本发明实施例提供的一种商品防窜货方法，该方法包括：

搜集历史扫码数据，将历史扫码数据区分为正常扫码数据和有窜货风险的扫码数据两个类别；

提取包含上述区分类别的历史扫码数据的第一特征值信息，并将该信息作为支持向量机的算法训练数据；

获取待预测类别的扫码数据的第一特征值信息，并将其带入已训练好的支持向量机模型中进行分类预测；

若扫码数据的第一特征值信息落入正常扫码数据类别的范围内，则扫码数据属于正常扫码数据，否则属于有窜货风险的扫码数据。

进一步地，上述方法中，所述将扫码数据的第一特征值信息带入已训练好的支持向量机模型中进行分类预测具体包括：

将训练数据中包含已知的有窜货风险的扫码数据和正常扫码数据作为支持向量机模型在建模时的分类依据；

将每一个历史数据的第一特征值信息作为每一个历史数据的向量,并将该向量映射到一个高维空间中；

根据已知的有窜货风险的扫码数据和正常扫码数据作为分类的标的,在上述空间里建造一个最大间隔超平面来完全区隔两种类别的数据；

找出这个超平面之后,将待预测类别的扫码数据的第一特征值信息带入支持向量机模型；

根据扫码数据坐落在超平面的位置，确定扫码数据为正常扫码数据还是有窜货风险的扫码数据。

进一步地，上述方法中，所述获取待预测类别的扫码数据的第一特征值信息，具体是指获取待预测类别的扫码数据在扫码阶段的第一特征值信息。

进一步地，上述方法中，所述扫码数据的第一特征值信息包括但不限于以下一种或多种：

与设备信息相关的特征值信息；

与位置信息相关的特征值信息；