一种基于深度学习模型的电商销量欺诈识别方法与流程

本发明涉及数据分析、机器学习、深度学习领域，尤其涉及一种基于深度学习模型的电商销量欺诈识别方法。

背景技术：

1、随着移动技术和智能设备的快速发展，电商行业已逐渐成为零售市场的关键推动力，尽管电商平台推动了行业收益的显著提升，但在销量数据驱动的环境下，销量欺诈问题也日渐凸显。销量欺诈行为是用虚构交易的方式进行虚假的商业宣传，企图欺骗、误导消费者。例如一些电商经营者会利用平台规则，虚构商品成交数量，通过退单等方式在平台上增加“全网销量”数据，以提高网店的影响力和竞争力。这种行为不仅误导了消费者，也破坏了电商经营者的公平竞争秩序，同时还影响了电商数据的统计。而传统的欺诈检测方法往往无法有效应对复杂和隐蔽的欺诈手段，迫切需要一种更加高效、智能的解决方案，因此，发展有效的电商销量欺诈检测技术对于整个电商行业来说至关重要。

技术实现思路

1、为了解决以上技术问题，本发明提供了一种基于深度学习模型的电商销量欺诈识别方法，旨在帮助消费者及时识别出类似的行为，同时也能帮助公司更加精确统计电商销量，使得所出的数据更具有真实性，并提升电商平台的整体诚信度，进而推动电商行业的健康发展。

2、本发明的技术方案是：

3、一种基于深度学习模型的电商销量欺诈识别方法，

4、第一是首先利用爬虫技术，实时从电商平台获取与销量相关的数据，包括商品id、销量(单位时间内销量的增加多少)、用户评价、商品价格、退货率(各平台所展现的数据不尽相同，可根据评价评分等指标推算)等信息。

5、第二是通过渠道获取的电商店铺销量信息，利用分布式数据处理技术等，对采集到的数据进行标准化处理，去除异常值，处理缺失数据，最后将清洗后的数据存储到数据库中。

6、第三步建立简单欺诈监测系统

7、(1)模型训练模块：使用处理后的数据训练lstm模型。

8、(2)实时监控模块：实时监控模块是整个系统的关键部分，负责在电商平台的日常运营中，将部署训练好的模型进行实时检测，对每个商品的销量数据进行实时分析。

9、(3)异常分析模块：在检测到欺诈行为时发出通知，对于重大异常行为，可发送短信或即时消息，以确保及时响应。

10、(4)智能分析报表模块：定期生成电商平台的销量分析报告，若发现店铺存在异常刷单等行为，则消除掉异常存在时间内的所有销量增加的数据，再分析正常时间的销量数据智能地获得该店铺的正常销量数据。

11、进一步的，

12、将处理后的电商销量数据输入lstm模型进行训练；调整模型的输入、输出层和隐藏层参数。

13、输入层

14、将每个商品的销量、用户评价、退货率特征按照时间序列输入模型，输入层的时间窗口可以根据业务需求设置，确保能够捕捉到不同时段的销量变化特征；

15、隐藏层

16、由数个记忆单元组成，具有记忆和遗忘机制，保留与销量波动相关的长期信息，丢弃无用的数据；

17、输出层

18、采用二分类输出，判断当前输入的销量数据是否存在异常；再根据计算输入数据与正常销售模式的偏离程度，输出一个概率值，表示该商品销量存在刷单的可能性。

19、识别商品在特定时间段内是否出现异常销量波动，通过实时监控电商平台的数据，检测销量的突增、频繁变化等不正常现象，并根据预设的阈值，标记为潜在的刷单或虚假交易行为。

20、根据处理的长时间的销量数据，再根据处理所得到的异常值，最终识别出异常销量波动，成功识别出刷单等异常行为。

21、本发明的有益效果是

22、本发明利用电商平台中公开的销量数据，数据的获取成本低、可靠性高。通过对不同商品的历史销量、用户评价和推算退货率等多维度数据进行处理，使用深度学习lstm模型进行训练和预测，能够有效识别销量数据中的异常波动，从而判断特定时间段内是否存在销量欺诈。由于电商平台覆盖范围广，商品类型多样，本发明的方法可以保证数据的全面性和预测结果的准确性。同时，本发明实现了在低成本、高效的数据分析基础上，较传统方法更为准确地识别电商平台中的异常交易行为，对于消费者和统计者能够获取到更加真实的电商数据提供了很大的帮助。

技术特征：

1.一种基于深度学习模型的电商销量欺诈识别方法，其特征在于，

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

技术总结
本发明提供一种基于深度学习模型的电商销量欺诈识别方法，属于数据分析领域，本发明通过分析电商平台的销量数据变化，建立模型，判断给定店铺是否存在销量欺诈行为，帮助用户等及时识别潜在的虚假交易，保障市场的公平性与透明度。此外，本发明不仅能用于电商销量欺诈检测，还能扩展应用于其他时间序列数据的异常检测领域。

技术研发人员：亓高歌,单震,张延群
受保护的技术使用者：浪潮卓数大数据产业发展有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/3/10