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申请/专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司

摘要：本公开的实施例提供的订单信息的处理方法、设备、存储介质及计算机程序产品，可通过对埋点数据和订单数据进行处理得到异常订单信息集以及相应的团伙识别结果；然后，利用得的异常订单信息集和相应的团伙识别结果对模型进行训练，得到训练完毕的团伙识别模型，而该训练完毕的团伙识别模型可用于对待识别的订单信息集进行处理，得到团伙识别结果；其中，所述团伙识别结果中包括属于同一团伙的至少一个待识别账户，和或，至少一个待识别设备的技术手段，实现了对订单中来自团伙账户或团伙设备的订单的识别，且识别准率高，有效的保证业务的正常运行，避免违法的业务订单为用户带来的不良体验。

主权项：1.一种订单信息的处理方法，其特征在于，包括：获得历史订单信息集，所述历史订单信息集中至少包括各用户的埋点数据以及各用户的订单数据；所述埋点数据为用户在多个关键操作节点进行操作的操作数据；根据所述埋点数据以及所述订单数据对所述历史订单信息集进行预处理，得到异常订单信息集，以及异常订单信息集的团伙识别结果，包括：根据所述埋点数据对所述历史订单信息集中各用户的所述订单数据进行数据筛选，得到多个候选订单数据，包括：根据所述埋点数据中用户对不同关键操作节点进行操作的所述操作数据，确定所述埋点数据对应的关键操作节点覆盖率；所述关键操作节点覆盖率，为具有所述操作数据的所述关键操作节点的数量与所述关键操作节点的总数的比值；选出所述关键操作节点覆盖率小于第一阈值的埋点数据，并将选出的埋点数据所对应的用户的订单数据作为所述候选订单数据；根据多个所述候选订单数据，构建订单信息集，所述订单信息集用于表示各候选订单数据中的不同账户与不同设备之间的对应关系；根据所述订单信息集中所述账户与设备之间的对应关系，从所述订单信息集中选出具有多边对应关系的账户或设备的订单数据，以生成所述异常订单信息集，包括：从所述订单信息集中，选出具有多边对应关系的异常账户或异常设备；所述具有多边对应关系的账户包括同一账户在多个设备下产生订单量的账户，所述具有多边对应关系的设备包括多个账户在同一设备下产生订单量的设备；采用所述异常账户、其对应的设备和订单量，以及所述异常设备、其对应的账户和订单量，生成所述异常订单信息集；利用所述异常订单信息集和相应的团伙识别结果，对预先构建基于图算法的团伙识别模型进行训练，得到训练完毕的团伙识别模型，包括：以所述异常订单信息集中所述异常账户在设备下的订单量，或所述异常设备在账户下的订单量作为模型权重，以所述团伙识别结果作为模型目标，使得所述团伙识别模型迭代学习所述异常订单信息集中各账户和各设备之间的关联关系，得到训练后的团伙识别模型。

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百度查询： 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 订单信息的处理方法、设备、存储介质及计算机程序产品