[發明專利]一種聚合商戶模型構建和異常風險聚合商戶監控方法在審

申請號：	202011391246.8	申請日：	2020-12-02
公開（公告）號：	CN112381329A	公開（公告）日：	2021-02-19
發明（設計）人：	朱聞一;湯敏偉;李真	申請（專利權）人：	天翼電子商務有限公司
主分類號：	G06Q10/04	分類號：	G06Q10/04;G06Q10/06;G06F40/279;G06K9/62
代理公司：	暫無信息	代理人：	暫無信息
地址：	102200 北京市昌平***	國省代碼：	北京;11
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種聚合商戶模型構建異常風險監控方法
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【權利要求書】：

1.一種聚合商戶模型構建和異常風險聚合商戶監控方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1.商戶行業信息和地址信息處理模塊，提取聚合商戶填寫的行業信息和地址信息，先針對對全國地址信息、商戶行業信息訓練語料訓練詞向量，然后針對聚合商戶行業信息和地址信息的缺失、模糊的問題做相應的矯正，最后將聚合商戶的行業和地址信息語句分詞之后，用詞向量加權求平均后表征一個商戶；

S2.商戶劃分模塊，利用S1中每個商戶生成的表征的詞向量，對商戶進行聚類，最終，將地址相近，行業類型相近的聚合商戶聚類到一起，根據業務指標設定合理的閾值，將聚合商戶劃分成n類；

S3.異常檢測模塊，對于S2中的劃分的n類，每一類選取黑白樣本單獨建模，每一類采用有監督的異常檢測算法，檢測類中的異常商戶，并最終將n類的結果合并輸出。

2.根據權利要求1所述的一種聚合商戶模型構建和異常風險聚合商戶監控方法，其特征在于，步驟S1中包含以下：

S1.1：獲取全國的所有的地理位置地址、商戶經營范圍描述的預料庫，分詞之后，利用word2vec訓練詞向量；

S1.2：針對聚合商戶的注冊地址和經營范圍缺失、填寫模糊的問題做矯正，針對聚合商戶注冊地址缺失的問題，我們利用該聚合商戶下經常發生交易的lbs位置信息對應的地址進行填充，針對一些聚合商戶填寫地址模糊的問題，利用lbs位置信息進行矯正，例如某些聚合商戶只填寫xx路xx號的情況，根據lbs數據，矯正為xx省xx市xx路xx號，針對聚合商戶經營范圍缺失的問題，選取同一地區的已知經營范圍的商戶，提取商戶的買家規模、交易習慣、買家活躍度等特征，對缺失經營范圍的聚合商戶進行經營范圍的預測，填補缺失；

S1.3：將修正后的商戶名稱和經營范圍分詞后，拼接成一條語句，用S1.1生成的詞向量對語句中的每一個單詞的詞向量加和后求平均，作為聚合商戶的表征向量。

3.根據權利要求1所述的一種聚合商戶模型構建和異常風險聚合商戶監控方法，其特征在于，上述的步驟S2，包含：

S2.1：對S1.3中的生成的聚合商戶表征向量，進行聚類，將商戶聚成n類，最終將行業相近、地址相近的聚合商戶聚類到一起。

4.根據權利要求1所述的一種聚合商戶模型構建和異常風險聚合商戶監控方法，其特征在于，上述的步驟S3，包含：

S3.1：對于S2中生成的n類聚合商戶的每一類，利用該類別中的黑白樣本商戶，每一類都單獨訓練一個模型，因為實際場景中，黑商戶的比例很低，所以訓練模型時采用有監督的異常檢測算法，最終，對于一個未知標簽的聚合商戶，通過S1～S3的整個流程，預測出它是否存在異常。

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