CN115496555B - 一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法及系统，涉及人工智能技术领域，通过大数据采集跨境电商网站集合并进行数据爬取，获得跨境电商网站数据库集合，获得各电商网站的商品发布信息集合，基于以上信息构建电商网站安全质量评估模型与网站商品安全质量评估模型，将两者合并生成跨境电商网站安全质量评估模型，以此评估电商网站数据信息，将达到网站质量合格阈值的标记为可信电商网站。本发明解决了现有技术中对跨境电商网站质量的判断仍依赖于人工打开网页点击浏览判断，使得质量判断过程效率低、准确性差的技术问题，实现了自动对跨境电商网站进行数据爬取、评分，进而提高对跨境电商网站质量判断的效率和准确性。

Description

一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法及系统

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法及系统。

背景技术

跨境电商作为近年来出现的新贸易手段，相关政策的制定也经历了从无到有、从被动到主动的转变，近年来受政策扶持、市场环境改善等利好因素的影响，中国进出口跨境电商保持快速扩张，同时海外零售线上化趋势也在加速，不仅涌现了更多新的电商消费者，亦呈现购买品类多样化及可持续的趋势，而一些贸易商利用工厂和跨境终端消费人群的信息不对称，进行假货的售卖、品牌的侵权、低价的倾销和其他一些不正当的竞争，因此对跨境电商网站的安全质量评估显得尤为重要。然而现有技术中对跨境电商网站的安全质量评估方法还存在一定的弊端，对于评估手段还存在一定的可提升空间。

现有技术中对跨境电商网站质量判断仍依赖于人工打开网页点击浏览判断，需要耗费大量的时间和精力，并且人的认知有限不能完整判断出网站质量，使得质量判断过程效率低下且判断准确性低。

发明内容

本申请提供了一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的对跨境电商网站质量判断仍依赖于人工打开网页点击浏览判断，需要耗费大量的时间和精力，并且人的认知有限不能完整判断出网站质量，使得质量判断过程效率低下且判断准确性低的技术问题，实现了自动对跨境电商网站进行数据爬取、评分，进而提高对跨境电商网站质量判断的效率和准确性。

鉴于上述问题，本申请提供了一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法，所述方法包括：通过大数据采集获取跨境电商网站集合；对所述跨境电商网站集合进行数据爬取，获得跨境电商网站数据库集合；获得所述跨境电商网站集合中各电商网站的商品发布信息集合；基于所述跨境电商网站数据库集合，构建电商网站安全质量评估模型；基于所述商品发布信息集合，构建网站商品安全质量评估模型；将所述电商网站安全质量评估模型和所述网站商品安全质量评估模型进行合并，生成跨境电商网站安全质量评估模型；将待评估跨境电商网站的网站数据信息输入所述跨境电商网站安全质量评估模型进行评估，获得网站安全质量评估系数；设置网站质量合格阈值，当所述网站安全质量评估系数达到所述网站质量合格阈值时，将所述待评估跨境电商网站标记为可信电商网站。

第二方面，本申请提供了一种智能化跨境电商网站安全质量评估系统，所述系统包括：跨境电商网站获取模块，跨境电商网站获取模块用于通过大数据采集获取跨境电商网站集合； 数据库获取模块，所述数据库获取模块用于对所述跨境电商网站集合进行数据爬取，获得跨境电商网站数据库集合；商品发布信息获取模块，所述商品发布信息获取模块用于获得所述跨境电商网站集合中各电商网站的商品发布信息集合；网站评估模型构建模块，所述网站评估模型构建模块用于基于所述跨境电商网站数据库集合，构建电商网站安全质量评估模型；商品评估模型构建模块，所述商品评估模型构建模块用于基于所述商品发布信息集合，构建网站商品安全质量评估模型；跨境电商网站评估模型构建模块，所述跨境电商网站评估模型构建模块用于将所述电商网站安全质量评估模型和所述网站商品安全质量评估模型进行合并，生成跨境电商网站安全质量评估模型；网站评估系数获取模块，所述网站评估系数获取模块用于将待评估跨境电商网站的网站数据信息输入所述跨境电商网站安全质量评估模型进行评估，获得网站安全质量评估系数；网站评估系数判断模块，所述网站评估系数判断模块用于设置网站质量合格阈值，当所述网站安全质量评估系数达到所述网站质量合格阈值时，将所述待评估跨境电商网站标记为可信电商网站。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请提供的一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法，涉及人工智能技术领域，通过大数据采集获取跨境电商网站集合并进行数据爬取，获得跨境电商网站数据库集合，获得跨境电商网站集合中各电商网站的商品发布信息集合，基于跨境电商网站数据库集合构建电商网站安全质量评估模型，基于商品发布信息集合构建网站商品安全质量评估模型，将两者进行合并生成跨境电商网站安全质量评估模型，将待评估跨境电商网站的网站数据信息输入跨境电商网站安全质量评估模型进行评估，获得网站安全质量评估系数，设置网站质量合格阈值，当网站安全质量评估系数达到网站质量合格阈值时，将待评估跨境电商网站标记为可信电商网站。本申请通过在跨境电商网站安全质量评估过程中采集获取跨境电商网站数据库集合和商品发布信息集合，构建跨境电商网站安全质量评估模型，对待评估跨境电商网站的网站数据信息进行检测，能够有效评估待评估跨境电商网站是否可信。解决了现有技术中对跨境电商网站质量判断仍依赖于人工打开网页点击浏览判断，需要耗费大量的时间和精力，并且人的认知有限不能完整判断出网站质量，使得质量判断过程效率低下且判断准确性低的技术问题，实现了自动对跨境电商网站进行数据爬取、评分，进而达到提高对跨境电商网站质量判断的效率和准确性的技术效果。

附图说明

图1为本申请提供了一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法流程示意图；

图2为本申请提供了一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法中构建电商网站安全质量评估模型流程示意图；

图3为本申请提供了一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法中获得网站商品安全质量优化评估模型流程示意图；

图4为本申请提供了一种智能化跨境电商网站安全质量评估系统结构示意图。

附图标记说明：跨境电商网站获取模块1，数据库获取模块2，商品发布信息获取模块3，网站评估模型构建模块4，商品评估模型构建模块5，跨境电商网站评估模型构建模块6，网站评估系数获取模块7，网站评估系数判断模块8。

具体实施方式

本申请通过提供一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法，用于解决现有技术中对跨境电商网站质量判断仍依赖于人工打开网页点击浏览判断，需要耗费大量的时间和精力，并且人的认知有限不能完整判断出网站质量，使得质量判断过程效率低下且判断准确性低的技术问题。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法，该方法包括：

步骤S100：通过大数据采集获取跨境电商网站集合；

具体而言，本申请实施例提供的一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法涉及人工智能技术领域，通过获取跨境电商平台的商品网站，构建商品网站评估模型，对商品网站进行打开流畅度、是否包含违规信息以及非法信息等多维度评估，判断评估结果是否合格。

首先，通过大数据采集获取跨境电商网站集合，即通过大数据信息，对各个电商网站的购买人群、面对地区进行甄别，确定跨境电商网站并且进行信息收集来得到跨境电商网站集合，如甄别阿里巴巴的国际站以及国内站点的区别可通过注册方式、各个产品或商家的面向国家、客户使用的用户名等信息进行判断，通过跨境电商网站的采集解决了针对电商网站是否为跨境电商的判断问题，达到了准确确认目标网站并且快速得出跨境电商网站集合的效果。

步骤S200：对跨境电商网站集合进行数据爬取，获得跨境电商网站数据库集合；

具体而言，通过合法的信息收集手段，收集数据信息如商品内容、商品详情页是否违规、网站页面是否违规、网站整体架构是否有危险等信息，如通过数据爬取软件或运行代码，将关键词进行分类识别，并且将该关键词对应的产品进行分类识别，对这些信息进行整合来获得跨境电商网站数据库集合。通过跨境电商网站数据库集合的获取，解决了对跨境电商网站信息的判断，解决了网站信息整合的问题，达到了对网站信息随时调取、使用的效果。

步骤S300：获得跨境电商网站集合中各电商网站的商品发布信息集合；

具体而言，对得到的跨境电商网站集合信息进行筛选，获取各电商网站的商品发布信息集合，该商品发布信息集合包含网站发布产品类别、产品性质、以及产品是否违规等信息，以阿里巴巴国际站为例，可区分产品为RTS产品或是订制品、是否需要响应资质才可进行销售的产品、是否为违禁品或是违禁药物、产品发货方式等信息，通过商品发布信息集合的获取，解决了对各个电商网站产品内容的判断以及整合的问题，达到了对电商网站产品整合、商品安全信息整合的效果。

步骤S400：基于跨境电商网站数据库集合，构建电商网站安全质量评估模型；

具体而言，对得到的跨境电商网站数据库集合进行网站分类，获得信息服务跨境电商网站数据库信息和在线交易跨境电商网站数据库信息，对得到的数据库信息进行异常特征提取，获得信息服务跨境电商网站异常特征集合和在线交易跨境电商网站异常特征集合，基于此分别进行神经网络模型训练，生成信息服务网站安全质量评估模型和在线交易网站安全质量评估模型，对得到的评估模型的模型参数进行联合训练，获得电商网站安全质量评估模型。电商网站安全质量评估模型是针对电商网站的网站架构是否完整安全、网站页面是否合乎规定、页面质量是否符合要求、发布的产品质量是否达到要求以及所发布产品是否符合相应的安全法规等信息进行整合后对跨境电商网站进行评估的模型，通过电商网站安全质量评估模型的构建，在对跨境电商网站的监管和甄别的过程，达到了快速识别不合规网站，并且将合理合规的网站进行下一步甄别的效果。

步骤S500：基于商品发布信息集合，构建网站商品安全质量评估模型；

具体而言，对得到的跨境电商网站所发布产品的数据信息进行分类，获得产品数据库信息以及产品交易数据库信息，对得到的数据库信息进行异常特征提取，获得所发布产品数据库异常信息特征与交易产品数据库异常信息特征，基于此分别进行神经网络模型训练，生成所发布产品信息安全质量评估模型和产品交易安全质量评估模型，对得到的评估模型的模型参数进行联合训练，获得电商网站所发布产品的安全质量评估模型。商品安全质量评估模型是针对跨境电商网站所发布的产品内容进行安全质量信息收集并且做出评估的办法，产品的安全质量信息如所发布产品是否符合法律规定、所发布产品的详情页页面是否符合规定以及是否完整、所发布产品的质量是否符合市场与消费者需求等与产品相关的信息，将这些信息进行整合并且用来判断电商网站所发布产品是否符合该要求。通过网站商品安全质量评估模型的构建，解决了对跨境电商网站大量产品是否符合要求的鉴别，达到了快速判断商品信息质量的效果。

步骤S600：将电商网站安全质量评估模型和网站商品安全质量评估模型进行合并，生成跨境电商网站安全质量评估模型；

具体而言，合并得到的电商网站安全质量评估模型和网站商品安全质量评估模型，即将网站安全信息的鉴别办法与产品安全信息鉴别的办法进行融合，组成能够同时处理网站安全信息以及产品安全信息的办法，由此生成跨境电商网站安全质量评估模型，跨境电商网站安全质量评估模型是同时获取并且甄别跨境电商网站的网站信息安全与跨境电商网站所发布的产品安全信息的一种办法，跨境电商网站安全质量评估模型是指综合上述的网站安全质量评估模型与网站商品安全质量评估模型，将两者所收集到的合格信息特征与异常信息特征进行集合后由人工智能系统进行进一步联合学习，最终得到关于网站安全与网站产品安全信息特征的集合。通过跨境电商网站安全质量评估模型，解决了对网站整体重要内容的鉴别处理工作，达到了快速、准确获得跨境电商网站是否符合规定的信息的效果。

步骤S700：将待评估跨境电商网站的网站数据信息输入跨境电商网站安全质量评估模型进行评估，获得网站安全质量评估系数。

具体而言，跨境电商网站安全质量评估模型包括输入层、质量评估逻辑层和输出层，将待评估跨境电商网站的网站数据信息作为输入层，输入至质量评估逻辑层中，对该跨境电商网站进的网站信息以及产品信息特征进行判断，在将跨境电商网站的特征信息进行判断后得出其是否符合规定并且将结果提交，输出网站安全质量评估系数，基于输出层将网站安全质量评估系数作为模型输出结果进行输出，获得网站安全质量评估系数，网站安全质量评估系数是指根据其信息特征判断其异常特征信息数量是否处于非合法程度的评估系数，基于输出层将网站安全质量评估系数作为模型输出结果进行输出，获得网站安全质量评估系数。通过网站安全质量评估系数的获取，解决了对各个跨境电商网站的评估工作，保证了对网站评估的效率以及准确度，达到了对网站处理的高效性以及对网站的异常因素及时判断的效果。

步骤S800：设置网站质量合格阈值，当网站安全质量评估系数达到网站质量合格阈值时，将待评估跨境电商网站标记为可信电商网站。

具体而言，根据实际情况设置一网站质量合格阈值，网站质量合格阈值是指根据相关对于跨境电商网站主体以及网站上所提供出售商品的法律法规进行设定的合格标准，并且将该标准转化为评分，在对跨境电商网站的评估结束后将其所得分数与合格阈值进行对比当电商网站达到该标准或高于该标准时，即可将网站确定为可信的网站，若所得分数低于该标准则标记为不可信电商网站，通过网站质量合格阈值的设置，解决了对于电商网站的评定以及标记问题，将合格以及不合格的网站及时地划分出来并且让使用者可以注意到这些问题以避免发生不可预知的后果，达到了保护使用者与消费者，对跨境电商网站能够及时处理与监管的作用。

进一步而言，如图2所示，本申请步骤S400还包括：

步骤S410：对跨境电商网站数据库集合进行网站分类，获得信息服务跨境电商网站数据库信息和在线交易跨境电商网站数据库信息；

步骤S420：对信息服务跨境电商网站数据库信息和在线交易跨境电商网站数据库信息进行异常特征提取，获得信息服务跨境电商网站异常特征集合和在线交易跨境电商网站异常特征集合；

步骤S430：基于信息服务跨境电商网站异常特征集合和在线交易跨境电商网站异常特征集合分别进行神经网络模型训练，生成信息服务网站安全质量评估模型和在线交易网站安全质量评估模型；

步骤S440：对信息服务网站安全质量评估模型和在线交易网站安全质量评估模型的模型参数进行联合训练，获得电商网站安全质量评估模型。

具体而言，对得到的跨境电商网站数据库集合进行网站分类，获得信息服务跨境电商网站数据库信息和在线交易跨境电商网站数据库信息，对他们分别进行异常特征提取，示例性地，构建电商网站安全评价维度集合，按照电商网站安全评价维度集合对信息服务跨境电商网站数据库信息和在线交易跨境电商网站数据库信息进行评价，获得信息服务网站安全评价信息和在线交易网站评价信息，获得网站异常特征支持向量机，将信息服务网站安全评价信息和在线交易网站评价信息输入网站异常特征支持向量机中，分别输出信息服务跨境电商网站异常特征集合和在线交易跨境电商网站异常特征集合。

通过网站异常特征支持向量机的神经网络模型训练，分别为信息服务跨境电商网站数据库信息和在线交易跨境电商网站数据库信息生成信息服务网站安全质量评估模型和在线交易网站安全质量评估模型，对它们的模型参数进行联合训练，即将信息服务网站安全质量评估模型和在线交易网站安全质量评估模型进行融合，组成能够同时处理信息服务网站安全质量和在线交易网站安全质量的办法，如电商网站的网站架构是否完整安全、网站页面是否合乎规定、页面质量是否符合要求、发布的产品质量是否达到要求以及所发布产品是否符合相应的安全法规等，由此生成电商网站安全质量评估模型。

通过电商网站安全质量评估模型的构建，在对跨境电商网站的监管和甄别的过程，达到了快速识别不合规网站，并且将合理合规的网站进行下一步甄别的效果。

进一步而言，本申请步骤S420还包括：

步骤S421：构建电商网站安全评价维度集合；

步骤S422：按照电商网站安全评价维度集合对信息服务跨境电商网站数据库信息和在线交易跨境电商网站数据库信息进行评价，获得信息服务网站安全评价信息和在线交易网站评价信息；

步骤S423：获得网站异常特征支持向量机；

步骤S424：将信息服务网站安全评价信息和在线交易网站评价信息输入网站异常特征支持向量机中，分别输出信息服务跨境电商网站异常特征集合和在线交易跨境电商网站异常特征集合。

具体而言，构建电商网站安全评价维度集合，示例性地，构建三个维度，数字越大则评价越高，如电商网站的网站架构的完整安全性A₁、A₂、A₃，发布的产品质量B₁、B₂、B₃，所发布产品与相应的安全法规符合度C₁、C₂、C₃，按照此电商网站安全评价维度集合对信息服务跨境电商网站数据库信息和在线交易跨境电商网站数据库信息进行评价，如某一跨境电商网站评价结果为A₁B₁C₂，则该跨境电商网站评价较差，以此获得信息服务网站安全评价信息和在线交易网站评价信息。

获得网站异常特征支持向量机，支持向量机能为分类问题找出最优方案，示例性地，获得历史网站安全评价信息，历史网站安全评价信息包括历史信息服务网站安全评价信息和历史在线交易网站评价信息，按照预定比例对历史网站安全评价信息进行划分，获得网站评价信息训练样本和网站评价信息测试样本，根据网站评价信息训练样本和网站评价信息测试样本，获得训练样本评价特征标签和测试样本评价特征标签，将网站评价信息训练样本和训练样本评价特征标签作为训练数据，构建网站异常特征支持向量机。将信息服务网站安全评价信息和在线交易网站评价信息输入网站异常特征支持向量机中，分别得到信息服务跨境电商网站异常特征集合和在线交易跨境电商网站异常特征集合。

通过信息服务跨境电商网站异常特征集合和在线交易跨境电商网站异常特征集合的获取，在对跨境电商网站的监管和甄别的过程，达到了快速识别不合规网站，并且将合理合规的网站进行下一步甄别的效果。

进一步而言，本申请步骤S423还包括：

步骤S4231：获得历史网站安全评价信息，历史网站安全评价信息包括历史信息服务网站安全评价信息和历史在线交易网站评价信息；

步骤S4232：按照预定比例对历史网站安全评价信息进行划分，获得网站评价信息训练样本和网站评价信息测试样本；

步骤S4233：根据网站评价信息训练样本和网站评价信息测试样本，获得训练样本评价特征标签和测试样本评价特征标签；

步骤S4234：将网站评价信息训练样本和训练样本评价特征标签作为训练数据，构建网站异常特征支持向量机。

具体而言，为了训练网站异常特征支持向量机，通过网站后台查询等方式获取历史网站安全评价信息，其中，历史网站安全评价信息包括历史信息服务网站安全评价信息和历史在线交易网站评价信息，随机将历史网站安全评价信息划分为两份，分别定为网站评价信息训练样本和网站评价信息测试样本。进一步根据网站评价信息训练样本和网站评价信息测试样本，分别获得对应的训练样本评价特征标签和测试样本评价特征标签，其中，评价特征标签包括特征正常和特征异常标签，进一步地，将网站评价信息训练样本和训练样本评价特征标签作为网站异常特征支持向量机的输入信息，参与训练网站异常特征支持向量机。

通过训练得到网站异常特征支持向量机，弥补了对信息服务网站安全和在线交易网站安全的判断速度慢、准确率低等缺点，为信息服务网站安全和在线交易网站安全的判断提供了一种快速有效的方法，达到了快速、高准确率地对信息服务网站安全和在线交易网站安全判断和筛选的技术效果。

进一步而言，本申请步骤S423还包括：

步骤S4235：将网站评价信息测试样本输入异常特征支持向量机，获得网站评价信息测试样本中各样本特征结果；

步骤S4236：对比各样本特征结果和测试样本评价特征标签，获得样本特征标签准确率；

步骤S4237：将样本特征标签准确率，作为网站异常特征支持向量机的分析精确度。

具体而言，将历史网站安全评价信息划分后得到的网站评价信息测试样本输入训练得到的网站异常特征支持向量机，获得网站评价信息测试样本中各样本特征结果，对比网站异常特征支持向量机智能化预估得到的各样本特征结果和测试样本评价特征标签，当网站异常特征支持向量机输出结果与测试样本评价特征标签一致时，说明网站异常特征支持向量机的评估准确，当不一致时，说明网站异常特征支持向量机的评估精确度不够，需进行后续模型优化，如加大样本训练或算法优化。也就是说，基于网站异常特征支持向量机评估的网站评价信息测试样本的所有样本，分别统计评估特征正常和特征异常的样本数量，进而计算可以得到该网站异常特征支持向量机的评估准确率。

通过网站评价信息测试样本，实现了对该网站异常特征支持向量机评估结果进行分析的目标，基于评估准确率，达到了客观有效地评价该网站异常特征支持向量机评估质量的技术效果。

进一步而言，如图3所示，本申请还包括：

步骤S910：对网站搜索次数进行流行度评估，获得电商网站级别信息；

步骤S920：对网站商品购买满意度进行分析，获得电商网站购买质量指数；

步骤S930：根据电商网站级别信息和电商网站购买质量指数，生成网站质量影响因子；

步骤S940：基于网站质量影响因子对网站商品安全质量模型进行优化学习，获得网站商品安全质量优化评估模型。

具体而言，通过网站后台对网站搜索次数进行采集、统计，获得电商网站级别信息X₁、X₂、X₃，数字越大说明该网站搜索次数越多，如一网站搜索次数很高，即为X₃；对网站商品购买满意度，即对该网站商品的销量、好评率、差评率、退货率等进行分析，获得电商网站购买质量指数Y₁、Y₂、Y₃，数字越大说明该商品购买指数越高，如该网站商品销量高、好评率高，退货率低，说明该网站的商品购买质量指数很高，为Y₃；以电商网站级别信息X₁、X₂、X₃和电商网站购买质量指数Y₁、Y₂、Y₃生成网站质量影响因子，以此对网站商品安全质量模型进行优化学习，如一网站经过电商网站安全质量评估模型和网站商品安全质量评估模型的评估，得出该网站的网站架构较差、网站页面较差、产品类别较少，属于较差的网站，但通过对该网站的网站搜索次数和商品购买满意度的分析，得出该网站的网站质量影响因子为X₃Y₃，即该网站的网站搜索次数高、商品购买满意度高，以网站质量影响因子X₃Y₃对该网站的网站商品安全质量模型进行优化学习，提高该网站的评价，以得到更准确的评价效果，以此获得网站商品安全质量优化评估模型。

进一步而言，本申请步骤S700包括：

步骤S710：跨境电商网站安全质量评估模型包括输入层、质量评估逻辑层和输出层；

步骤S720：将网站数据信息作为输入层，输入至质量评估逻辑层中，输出网站安全质量评估系数；

步骤S730：基于输出层将网站安全质量评估系数作为模型输出结果进行输出。

具体而言，待评估跨境电商网站的网站数据信息输入跨境电商网站安全质量评估模型进行评估，其中跨境电商网站安全质量评估模型包括输入层、质量评估逻辑层和输出层，输入层是指将跨境电商网站输入该模型中，质量评估逻辑层是指对该跨境电商网站进的网站信息以及产品信息特征进行判断，输出层是指在将跨境电商网站的特征信息进行判断后得出其是否符合规定并且将结果提交的过程，将待评估跨境电商网站的网站数据信息作为输入层，输入至质量评估逻辑层中，根据其信息特征判断其异常特征信息数量是否处于非合法程度的评估系数，基于输出层将网站安全质量评估系数作为模型输出结果进行输出，以此输出网站安全质量评估系数。解决了对各个跨境电商网站的评估工作，保证了对网站评估的效率以及准确度，达到了对网站处理的高效性以及对网站的异常因素及时判断的效果。

实施例二

基于与前述实施例中一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种智能化跨境电商网站安全质量评估系统，系统包括：

跨境电商网站获取模块1，跨境电商网站获取模块1用于通过大数据采集获取跨境电商网站集合；

数据库获取模块2，数据库获取模块2用于对跨境电商网站集合进行数据爬取，获得跨境电商网站数据库集合；

商品发布信息获取模块3，商品发布信息获取模块3用于获得跨境电商网站集合中各电商网站的商品发布信息集合；

网站评估模型构建模块4，网站评估模型构建模块4用于基于跨境电商网站数据库集合，构建电商网站安全质量评估模型；

商品评估模型构建模块5，商品评估模型构建模块5用于基于商品发布信息集合，构建网站商品安全质量评估模型；

跨境电商网站评估模型构建模块6，跨境电商网站评估模型构建模块6用于将电商网站安全质量评估模型和网站商品安全质量评估模型进行合并，生成跨境电商网站安全质量评估模型；

网站评估系数获取模块7，网站评估系数获取模块7用于将待评估跨境电商网站的网站数据信息输入跨境电商网站安全质量评估模型进行评估，获得网站安全质量评估系数；

网站评估系数判断模块8，网站评估系数判断模块8用于设置网站质量合格阈值，当网站安全质量评估系数达到网站质量合格阈值时，将待评估跨境电商网站标记为可信电商网站。

进一步而言，系统还包括：

网站分类模块，网站分类模块用于对跨境电商网站数据库集合进行网站分类，获得信息服务跨境电商网站数据库信息和在线交易跨境电商网站数据库信息；

异常特征提取模块，异常特征提取模块用于对信息服务跨境电商网站数据库信息和在线交易跨境电商网站数据库信息进行异常特征提取，获得信息服务跨境电商网站异常特征集合和在线交易跨境电商网站异常特征集合；

神经网络模型训练模块，神经网络模型训练模块用于基于信息服务跨境电商网站异常特征集合和在线交易跨境电商网站异常特征集合分别进行神经网络模型训练，生成信息服务网站安全质量评估模型和在线交易网站安全质量评估模型；

联合训练模块，联合训练模块用于对信息服务网站安全质量评估模型和在线交易网站安全质量评估模型的模型参数进行联合训练，获得电商网站安全质量评估模型。

进一步而言，系统还包括：

电商网站安全评价维度集合构建模块，电商网站安全评价维度集合构建模块用于构建电商网站安全评价维度集合；

数据库信息评价模块，数据库信息评价模块用于按照电商网站安全评价维度集合对信息服务跨境电商网站数据库信息和在线交易跨境电商网站数据库信息进行评价，获得信息服务网站安全评价信息和在线交易网站评价信息；

网站异常特征支持向量机获取模块，网站异常特征支持向量机获取模块用于获得网站异常特征支持向量机；

异常特征集合输出模块，异常特征集合输出模块用于将信息服务网站安全评价信息和在线交易网站评价信息输入网站异常特征支持向量机中，分别输出信息服务跨境电商网站异常特征集合和在线交易跨境电商网站异常特征集合。

进一步而言，系统还包括：

历史网站安全评价信息获取模块，历史网站安全评价信息获取模块用于获得历史网站安全评价信息，历史网站安全评价信息包括历史信息服务网站安全评价信息和历史在线交易网站评价信息；

历史网站安全评价信息划分模块，历史网站安全评价信息划分模块用于按照预定比例对历史网站安全评价信息进行划分，获得网站评价信息训练样本和网站评价信息测试样本；

样本评价特征标签获取模块，样本评价特征标签获取模块用于根据网站评价信息训练样本和网站评价信息测试样本，获得训练样本评价特征标签和测试样本评价特征标签；

训练数据处理模块，训练数据处理模块将网站评价信息训练样本和训练样本评价特征标签作为训练数据，构建网站异常特征支持向量机。

进一步而言，系统还包括：

样本特征结果获取模块，样本特征结果获取模块用于将网站评价信息测试样本输入异常特征支持向量机，获得网站评价信息测试样本中各样本特征结果；

样本特征标签准确率获取模块，样本特征标签准确率获取模块用于对比各样本特征结果和测试样本评价特征标签，获得样本特征标签准确率；

样本特征标签准确率处理模块，样本特征标签准确率处理模块将样本特征标签准确率，作为网站异常特征支持向量机的分析精确度。

进一步而言，系统还包括：

流行度评估模块，流行度评估模块用于对网站搜索次数进行流行度评估，获得电商网站级别信息；

满意度分析模块，满意度分析模块用于对网站商品购买满意度进行分析，获得电商网站购买质量指数；

网站质量影响因子生成模块，网站质量影响因子生成模块用于根据电商网站级别信息和电商网站购买质量指数，生成网站质量影响因子；

优化学习模块，优化学习模块用于基于网站质量影响因子对网站商品安全质量模型进行优化学习，获得网站商品安全质量优化评估模型。

进一步而言，系统还包括：

网站安全质量评估系数输出模块，网站安全质量评估系数输出模块用于将网站数据信息作为输入层，输入至质量评估逻辑层中，输出网站安全质量评估系数；

模型输出结果输出模块，模型输出结果输出模块用于基于输出层将网站安全质量评估系数作为模型输出结果进行输出。

本说明书通过前述对一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法及系统，对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.一种智能化跨境电商网站安全质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：

通过大数据采集获取跨境电商网站集合；

对所述跨境电商网站集合进行数据爬取，获得跨境电商网站数据库集合；

获得所述跨境电商网站集合中各电商网站的商品发布信息集合；

基于所述跨境电商网站数据库集合，构建电商网站安全质量评估模型；

基于所述商品发布信息集合，构建网站商品安全质量评估模型；

将所述电商网站安全质量评估模型和所述网站商品安全质量评估模型进行合并，生成跨境电商网站安全质量评估模型；

将待评估跨境电商网站的网站数据信息输入所述跨境电商网站安全质量评估模型进行评估，获得网站安全质量评估系数；

设置网站质量合格阈值，当所述网站安全质量评估系数达到所述网站质量合格阈值时，将所述待评估跨境电商网站标记为可信电商网站；

其中，所述基于所述跨境电商网站数据库集合，构建电商网站安全质量评估模型，包括：

对所述跨境电商网站数据库集合进行网站分类，获得信息服务跨境电商网站数据库信息和在线交易跨境电商网站数据库信息；

对所述信息服务跨境电商网站数据库信息和所述在线交易跨境电商网站数据库信息进行异常特征提取，获得信息服务跨境电商网站异常特征集合和在线交易跨境电商网站异常特征集合；

基于所述信息服务跨境电商网站异常特征集合和在线交易跨境电商网站异常特征集合分别进行神经网络模型训练，生成信息服务网站安全质量评估模型和在线交易网站安全质量评估模型；

对所述信息服务网站安全质量评估模型和所述在线交易网站安全质量评估模型的模型参数进行联合训练，获得所述电商网站安全质量评估模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得信息服务跨境电商网站异常特征集合和在线交易跨境电商网站异常特征集合，包括：

构建电商网站安全评价维度集合；

按照所述电商网站安全评价维度集合对所述信息服务跨境电商网站数据库信息和所述在线交易跨境电商网站数据库信息进行评价，获得信息服务网站安全评价信息和在线交易网站评价信息；

获得网站异常特征支持向量机；

将所述信息服务网站安全评价信息和所述在线交易网站评价信息输入所述网站异常特征支持向量机中，分别输出所述信息服务跨境电商网站异常特征集合和所述在线交易跨境电商网站异常特征集合。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得网站异常特征支持向量机，包括：

获得历史网站安全评价信息，所述历史网站安全评价信息包括历史信息服务网站安全评价信息和历史在线交易网站评价信息；

按照预定比例对所述历史网站安全评价信息进行划分，获得网站评价信息训练样本和网站评价信息测试样本；

根据所述网站评价信息训练样本和所述网站评价信息测试样本，获得训练样本评价特征标签和测试样本评价特征标签；

将所述网站评价信息训练样本和所述训练样本评价特征标签作为训练数据，构建所述网站异常特征支持向量机。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

将所述网站评价信息测试样本输入所述异常特征支持向量机，获得所述网站评价信息测试样本中各样本特征结果；

对比所述各样本特征结果和所述测试样本评价特征标签，获得样本特征标签准确率；

将所述样本特征标签准确率，作为所述网站异常特征支持向量机的分析精确度。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

对网站搜索次数进行流行度评估，获得电商网站级别信息；

对网站商品购买满意度进行分析，获得电商网站购买质量指数；

根据所述电商网站级别信息和所述电商网站购买质量指数，生成网站质量影响因子；

基于所述网站质量影响因子对所述网站商品安全质量模型进行优化学习，获得网站商品安全质量优化评估模型。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得网站安全质量评估系数，包括：

所述跨境电商网站安全质量评估模型包括输入层、质量评估逻辑层和输出层；

将所述网站数据信息作为输入层，输入至所述质量评估逻辑层中，输出网站安全质量评估系数；

基于所述输出层将所述网站安全质量评估系数作为模型输出结果进行输出。

7.一种智能化跨境电商网站安全质量评估系统，其特征在于，所述系统包括：

跨境电商网站获取模块，跨境电商网站获取模块用于通过大数据采集获取跨境电商网站集合；

数据库获取模块，所述数据库获取模块用于对所述跨境电商网站集合进行数据爬取，获得跨境电商网站数据库集合；

商品发布信息获取模块，所述商品发布信息获取模块用于获得所述跨境电商网站集合中各电商网站的商品发布信息集合；

网站评估模型构建模块，所述网站评估模型构建模块用于基于所述跨境电商网站数据库集合，构建电商网站安全质量评估模型；

商品评估模型构建模块，所述商品评估模型构建模块用于基于所述商品发布信息集合，构建网站商品安全质量评估模型；

跨境电商网站评估模型构建模块，所述跨境电商网站评估模型构建模块用于将所述电商网站安全质量评估模型和所述网站商品安全质量评估模型进行合并，生成跨境电商网站安全质量评估模型；

网站评估系数获取模块，所述网站评估系数获取模块用于将待评估跨境电商网站的网站数据信息输入所述跨境电商网站安全质量评估模型进行评估，获得网站安全质量评估系数；

网站评估系数判断模块，所述网站评估系数判断模块用于设置网站质量合格阈值，当所述网站安全质量评估系数达到所述网站质量合格阈值时，将所述待评估跨境电商网站标记为可信电商网站；

网站分类模块，网站分类模块用于对跨境电商网站数据库集合进行网站分类，获得信息服务跨境电商网站数据库信息和在线交易跨境电商网站数据库信息；

异常特征提取模块，异常特征提取模块用于对信息服务跨境电商网站数据库信息和在线交易跨境电商网站数据库信息进行异常特征提取，获得信息服务跨境电商网站异常特征集合和在线交易跨境电商网站异常特征集合；

神经网络模型训练模块，神经网络模型训练模块用于基于信息服务跨境电商网站异常特征集合和在线交易跨境电商网站异常特征集合分别进行神经网络模型训练，生成信息服务网站安全质量评估模型和在线交易网站安全质量评估模型；

联合训练模块，联合训练模块用于对信息服务网站安全质量评估模型和在线交易网站安全质量评估模型的模型参数进行联合训练，获得电商网站安全质量评估模型。