[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

专利信息
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
【权利要求书】:

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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