[发明专利]一种根据用户差评情况识别恶意用户的方法

说明书

一种根据用户差评情况识别恶意用户的方法，所述方法包括以下步骤：S1、采集用户在历史时间段内的订单信息；S2、采集用户在历史时间段内的评价信息；S3、实时更新敏感词库以及对差评信息进行分析；S4、结合订单和差评信息对用户风险等级进行评判；S5、将不同用户分类处理。本发明利用用户指定历史时间段内的差评记录，结合用户订单维度属性制定差评风险用户等级；对高危风险用户进行黑名单管理；中等风险用户标记为风险，待人工核查处理；低风险用户不做处理，自动过滤；同时结合敏感词库，该词库具有动态更新的特点，对用户差评数据进行分词器分词，使用敏感词对用户风险进行加权计算，有效提高高危用户识别率。

技术领域

本发明涉及电商平台监控技术领域，尤其涉及一种根据用户差评情况识别恶意用户的方法。

背景技术

随着网络技术的发展，网络服务器可以凭借其强大的处理性能来并行地为大量访问用户提供信息服务，例如诸如软件下载、网上聊天、网上购物等等。然而在访问网络服务器的用户中，常存在一些使用技术手段损害他人权益的恶意用户。比如，针对商家店铺的恶意差评影响商家信誉等级，严重损害了销售者和其他消费者的权益。

为了有效制止恶意用户的行为，目前已存在了一些可以在用户群体中识别出恶意用户的方案。例如针对上述恶意差评的情形，有方案基于对用户的评分机制，在用户触发短时间内多次差评等条件时扣除其一定分值，并将分值低于阈值的用户判定为恶意用户，从而起到一定的限制恶意用户的作用。

但是，上述方案的实际效果严重依赖于评分机制的制定者的个人经验和个人能力，不可避免地受制于制定者的主观认知，因而很容易产生误判和漏判的情况，达不到识别恶意用户的准确度要求。

为解决上述问题，本申请中提出一种根据用户差评情况识别恶意用户的方法。

发明内容

(一)发明目的

为解决背景技术中存在的技术问题，本发明提出一种根据用户差评情况识别恶意用户的方法，结合敏感词库，该词库具有动态更新的特点，对用户差评数据进行分词器分词，使用敏感词对用户风险进行加权计算，有效提高高危用户识别率。

(二)技术方案

为解决上述问题，本发明提供了一种根据用户差评情况识别恶意用户的方法，所述方法包括以下步骤：

S1、采集用户在历史时间段内的订单信息；

S2、采集用户在历史时间段内的评价信息；

S3、实时更新敏感词库以及对差评信息进行分析；

S4、结合订单和差评信息对用户风险等级进行评判；

S5、将不同用户分类处理。

优选的，所述步骤S1采集用户在历史时间段内的订单信息包括：

S11、采集用户在历史时间段内浏览商品信息；

S12、采集用户在历史时间段内购物订单信息；

S13、采集用户在历史时间段内完成交易订单信息。

优选的，所述步骤S2采集用户在历史时间段内的评价信息包括：

S21、采集用户在历史时间段内总评价信息；

S22、采集用户在历史时间段内好评信息；

S23、采集用户在历史时间段内差评信息；

S24、采集用户在历史时间段内评价更改信息。

优选的，所述步骤S3实时更新敏感词库以及对差评信息进行分析包括：

S31、实时更新敏感词库；