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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京沃東天駿信息技術(shù)有限公司;北京京東尚科信息技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訂單處理方法和裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN112348624B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202011018051.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q30/0601；該發(fā)明授權(quán)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訂單處理方法和裝置是由陸繼任;蔣寧寧;趙芮;祝捷;戚依楠;陳志良設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-09-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訂單處理方法和裝置在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訂單處理方法，該方法包括：獲取包含價(jià)值修正參數(shù)的第一類訂單和包含價(jià)值修正參數(shù)的第二類訂單；確定獲取的訂單的特征數(shù)據(jù)，并利用獲取的訂單的特征數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)先搭建的帶有嵌入層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到帶有嵌入層的訂單識(shí)別模型；接收包含價(jià)值修正參數(shù)的待識(shí)別訂單，將待識(shí)別訂單的特征數(shù)據(jù)輸入所述訂單識(shí)別模型，得到所述訂單識(shí)別模型的嵌入層輸出的待識(shí)別訂單的特征向量和所述訂單識(shí)別模型輸出的待識(shí)別訂單的類別度量值；根據(jù)待識(shí)別訂單的類別度量值和特征向量確定待識(shí)別訂單是否為第一類訂單，當(dāng)待識(shí)別訂單是第一類訂單時(shí)，將待識(shí)別訂單發(fā)送至審核平臺(tái)進(jìn)行審核。

本發(fā)明授權(quán)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訂單處理方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訂單處理方法，其特征在于，該方法包括：獲取包含價(jià)值修正參數(shù)的第一類訂單和包含價(jià)值修正參數(shù)的第二類訂單；所述第一類訂單包括屬于群體行為的惡意訂單，所述第二類訂單包括不屬于群體行為的非惡意訂單；確定獲取的訂單的特征數(shù)據(jù)，并利用獲取的訂單的特征數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)先搭建的帶有嵌入層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到帶有嵌入層的訂單識(shí)別模型；接收包含價(jià)值修正參數(shù)的待識(shí)別訂單，將待識(shí)別訂單的特征數(shù)據(jù)輸入所述訂單識(shí)別模型，得到所述訂單識(shí)別模型的嵌入層輸出的待識(shí)別訂單的特征向量和所述訂單識(shí)別模型輸出的待識(shí)別訂單的類別度量值；根據(jù)待識(shí)別訂單的類別度量值和特征向量確定待識(shí)別訂單是否為第一類訂單，當(dāng)待識(shí)別訂單是第一類訂單時(shí)，將待識(shí)別訂單發(fā)送至審核平臺(tái)進(jìn)行審核；根據(jù)待識(shí)別訂單的類別度量值和特征向量確定待識(shí)別訂單是否為第一類訂單，包括：當(dāng)待識(shí)別訂單的類別度量值大于預(yù)設(shè)類別度量閾值時(shí)，根據(jù)待識(shí)別訂單的類別度量值確定待識(shí)別訂單的冷靜時(shí)長(zhǎng)，根據(jù)待識(shí)別訂單的特征向量和冷靜時(shí)長(zhǎng)未結(jié)束的已識(shí)別訂單確定待識(shí)別訂單是否為第一類訂單；根據(jù)待識(shí)別訂單的類別度量值確定待識(shí)別訂單的冷靜時(shí)長(zhǎng)，包括：使用公式計(jì)算待識(shí)別訂單的冷靜時(shí)長(zhǎng)；其中，為待識(shí)別訂單的冷靜時(shí)長(zhǎng)，為預(yù)設(shè)類別度量閾值，和是對(duì)預(yù)先收集的多個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行線性擬合得到的兩個(gè)系數(shù)值，所述樣本數(shù)據(jù)為值和值的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

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