[发明专利]一种寄递行为异常分析方法、系统、电子设备及存储介质有效
| 申请号: | 202111518526.5 | 申请日: | 2021-12-14 |
| 公开(公告)号: | CN113935696B | 公开(公告)日: | 2022-04-08 |
| 发明(设计)人: | 许良锋;王丰;王红亮;邱文真;林义成;何嘉伟;张彬;陈曦 | 申请(专利权)人: | 国家邮政局邮政业安全中心 |
| 主分类号: | G06Q10/08 | 分类号: | G06Q10/08;G06Q50/26;G06N20/00;G06N7/00 |
| 代理公司: | 北京磊垚威宇知识产权代理事务所(普通合伙) 11779 | 代理人: | 周明飞 |
| 地址: | 100080*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 寄递 行为 异常 分析 方法 系统 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种寄递行为异常分析方法,其特征在于,包括:
将面单信息中的手机号码作为识别用户的唯一标识;
确定所述用户需要分析的时间特征;
对所述时间特征进行分析,识别出异常数据和正常数据;
根据所述异常数据情况,确定所述用户是否存在异常寄递行为;
所述对所述时间特征进行分析,识别出异常数据和正常数据包括:
判断所述时间特征具有一个特征变量还是多个特征变量;
根据判断结果,选择对应的分析方式;
使用选择好的分析方式,对所述时间特征进行分析,识别出异常数据和正常数据;
所述时间特征具有一个特征变量时,对应的分析方式包括如下步骤:
对所述特征变量进行正态性检验,判断所述特征变量是否符合高斯分布;
若符合高斯分布,则采取标准差法判别异常数据;
若不符合高斯分布,则采取四分位距法判别异常数据;
所述时间特征包括收/寄件量最多的月份、收/寄件量最多的时间段、工作日收/寄件数量和周末收/寄件数量,对应的分析方式包括如下步骤:
计算每个特征变量的平均值μj和方差σj,j为1,2,3,…,n,n为特征变量的个数;
根据每个所述特征变量的平均值μj和方差σj,计算所述时间特征的平均值μ和方差σ;
根据所述平均值μ和方差σ,计算所述时间特征符合高斯分布的概率密度函数;
比较概率密度函数的计算结果p(x)与预设的ε之间的关系,若p(x)<ε,则为异常数据,若p(x)≥ε,则为正常数据。
2.根据权利要求1所述的寄递行为异常分析方法,其特征在于,所述将面单信息中的手机号码作为识别用户的唯一标识包括:
获取寄递数据中的面单信息;
判断所述面单信息中是否存在手机号码脱敏或缺失的情况;
若不存在,直接从所述面单信息中获取用户的手机号码,将手机号码作为识别用户的唯一标识;
若存在,对手机号码脱敏或缺失的面单信息进行技术还原;
删除无法还原的面单信息,从成功还原的面单信息中获取用户的手机号码,将手机号码作为识别用户的唯一标识。
3.根据权利要求2所述的寄递行为异常分析方法,其特征在于,对获取的用户的手机号码进行哈希处理,将哈希处理后的手机号码作为识别用户的唯一标识。
4.根据权利要求1所述的寄递行为异常分析方法,其特征在于,还包括:在所述用户存在异常寄递行为时,主动触发预警,并进行二次研判,排查出异常包裹。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
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