[发明专利]交易识别方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种交易识别方法及装置。所述交易识别方法包括：获取一目标用户账号指定时间段内的历史交易数据；使用预先训练好的识别模型计算得到所述历史交易数据的第一序列概率；获取所述目标用户账号当前交易数据；将当前交易数据与所述历史交易数据进行重新拼接得到更新交易数据；使用预先训练好的识别模型计算所述更新交易数据的第二序列概率；以及根据所述第一序列概率及第二序列概率计算得到交易识别结果。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种交易识别方法及装置。

背景技术

在网络交易蓬勃发展的形势下，网络交易在交易量增长的同时，也伴随着更加复杂化、高频化的欺诈风险。因为交易的安全显得相对重要，但是现有不能够很好地对交易进行识别。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种交易识别方法及装置。

本发明实施例提供的一种交易识别方法，包括：

获取一目标用户账号指定时间段内的历史交易数据；

使用预先训练好的识别模型计算得到所述历史交易数据的第一序列概率；

获取所述目标用户账号当前交易数据；

将当前交易数据与所述历史交易数据进行重新拼接得到更新交易数据；

使用预先训练好的识别模型计算所述更新交易数据的第二序列概率；以及

根据所述第一序列概率及第二序列概率计算得到交易识别结果。

本发明实施例还提供一种交易识别装置，包括：

第一获取模块，用于获取一目标用户账号指定时间段内的历史交易数据；

第一计算模块，用于使用预先训练好的识别模型计算得到所述历史交易数据的第一序列概率；

第二获取模块，用于获取所述目标用户账号当前交易数据；

拼接模块，用于将当前交易数据与所述历史交易数据进行重新拼接得到更新交易数据；

第二计算模块，用于使用预先训练好的识别模型计算所述更新交易数据的第二序列概率；以及

第三计算模块，用于根据所述第一序列概率及第二序列概率计算得到交易识别结果。

与现有技术相比，本发明实施例的交易识别方法及装置，通过计算历史序列概率，以及当前交易与历史部分交易记录形成的新的序列概率，并进行对比可判断得到交易的识别结果，从而实现对交易的快速有效的识别。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例提供的电子终端的方框示意图。

图2为本发明实施例提供的交易识别方法的流程图。

图3为本发明实施例提供的交易识别方法的步骤S106的详细流程图。

图4为本发明实施例提供的交易识别方法中使用的识别模型的训练流程图。

图5为本发明实施例提供的交易识别方法中使用的识别模型的更新流程图。

图6为本发明实施例提供的交易识别方法中使用的识别模型的更新的步骤S302的详细流程图。