关于恶意经销商模型的一些思考

为应对电商促销期间恶意经销商的囤货行为,本文介绍了一种基于订单行为分析的恶意经销商识别模型。该模型通过识别异常的大单抢购和拆单抢购行为来拦截经销商的不当操作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问1:恶意经销商模型是怎么做的?
答1:1)背景: 在618、双11、国庆、元旦等重要节⽇日,电商会进⾏大量的促销活动。⼀方⾯吸引⼤大量正常⽤用户购买;但另⼀方⾯大量经销商也在等待这个时机,进⾏行补货,经销商购买商品越多,电商损失越⼤大。
2)策略思路:建立黑名单,进行订单拦截、降低优惠券中奖概率等
3)具体方案:通过case分析和场景分析,识别出【候选恶意抢购商品】,在此基础上定义大单抢购场景和拆单抢购场景,从而识别经销商账号
4)效果:经销商拆单抢购⽉月均识别经销商数为5w+;经销商⼤大单抢购共识别恶意经销商600+。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值