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龙图腾网恭喜北京三快在线科技有限公司申请的专利商家逃单行为的识别方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN110222869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910364258.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权商家逃单行为的识别方法、装置、电子设备及存储介质是由张传美;方友;李光磊;陈平;刘丁设计研发完成，并于2019-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本商家逃单行为的识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种商家逃单行为的识别方法，属于计算机技术领域，有助于提升商家逃单行为识别准确率。本申请公开的商家逃单行为的识别方法包括：基于专家模型确定目标商家的至少一个逃单行为证据项的逃单行为描述特征；基于所述专家模型和所述至少一个逃单行为证据项的逃单行为描述特征，分别预测所述目标商家的对应各所述逃单行为证据项的逃单概率；通过对各所述逃单行为证据项的逃单概率进行线性融合，确定所述目标商家的第一逃单概率；基于预设多个机器学习模型分别对所述目标商家进行逃单概率预测，得到与所述机器学习模型各自对应的第二逃单概率；根据所述第一逃单概率、第二逃单概率，通过预设融合模型计算所述目标商家的逃单概率。

本发明授权商家逃单行为的识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种商家逃单行为的识别方法，其特征在于，包括：基于专家模型确定目标商家的至少一个逃单行为证据项的逃单行为描述特征；基于所述专家模型和所述至少一个逃单行为证据项的逃单行为描述特征，分别预测所述目标商家的对应各所述逃单行为证据项的逃单概率；通过对所述目标商家的对应各所述逃单行为证据项的逃单概率进行线性融合，确定所述目标商家的第一逃单概率；基于预设多个机器学习模型分别对所述目标商家进行逃单概率预测，得到与所述机器学习模型各自对应的第二逃单概率；根据所述第一逃单概率、与所述机器学习模型各自对应的第二逃单概率，通过预设融合模型计算所述目标商家的逃单概率；所述基于所述专家模型和所述至少一个逃单行为证据项的逃单行为描述特征，分别预测所述目标商家的对应各所述逃单行为证据项的逃单概率的步骤，包括：确定所述专家模型中包括的与所述至少一个逃单行为证据项匹配的特征处理模版；通过所述特征处理模版，分别对与所述特征处理模版匹配的所述逃单行为证据项的逃单行为描述特征的特征值进行数据处理，确定各所述逃单行为证据项的各所述逃单行为描述特征可生成逃单行为证据项的评分；对于每个所述逃单行为证据项，将该逃单行为证据项的各所述逃单行为描述特征中预设逃单行为描述特征的所述评分，确定为所述目标商家的对应该逃单行为证据项的逃单概率；所述通过所述特征处理模版，分别对与所述特征处理模版匹配的所述逃单行为证据项的逃单行为描述特征的特征值进行数据处理，确定各所述逃单行为证据项的各所述逃单行为描述特征可生成逃单行为证据项的评分的步骤，包括：通过执行预设的与所述特征处理模版对应的程序指令，对相应的逃单行为证据项的各所述逃单行为描述特征的特征值分别进行以下数据处理：将所述逃单行为描述特征的特征值与预设的特征值区间和得分的对应关系进行匹配判断，并确定与所述特征值匹配的得分作为所述逃单行为描述特征可生成逃单行为证据项的评分；其中，所述特征值区间、所述特征值区间和得分的对应关系是根据历史逃单商家数据和专家模型确定的；所述基于专家模型确定目标商家的至少一个逃单行为证据项的逃单行为描述特征的步骤之前，还包括：获取若干逃单商家的预设特征和若干非逃单商家的所述预设特征；根据对所述逃单商家和所述非逃单商家在各所述预设特征上的表现的分析结果，确定所述逃单商家和所述非逃单商家表现差异较大的预设数量的所述预设特征作为第一逃单特征；对于每个所述第一逃单特征，分别确定与所述第一逃单特征关联的所述预设特征，并将所述第一逃单特征关联的所述预设特征和所述第一逃单特征作为与所述第一逃单特征对应的逃单行为证据项的逃单行为描述特征；对于每个所述第一逃单特征，分别确定所述第一逃单特征对应的所述逃单行为证据项的每个所述逃单行为描述特征的特征值区间及特征阈值；对于每个所述逃单行为证据项，根据所述逃单行为证据项的每个所述逃单行为描述特征的特征值区间和专家知识构建与所述逃单行为证据项匹配的特征处理模版。

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