本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種風(fēng)險控制系統(tǒng)的計費方法和服務(wù)器。

背景技術(shù)：

B2B、B2C等的電商平臺中，在交易達成過程中，買家向商戶進行支付，商戶出售產(chǎn)品或服務(wù)。買家可以提供自己的資金賬號進行支付，具體的，例如利用余額支付，利用在線信用卡支付等。

買家的資金賬號可能并非由買家本人操作，有時候可能是他人盜用買家賬戶。例如，買家本人遺失信用卡，他人拾取后用該卡在電商平臺進行消費。再例如，買家本人的電商平臺賬號被盜，盜取者利用該賬號在電商平臺進行消費。這些行為，都是非法盜用行為。但是在交易過程中商戶并無法知道此時是否是買家本人的購買行為。然而，后續(xù)一旦認定為買家的購買行為是非法盜用行為(如買家本人發(fā)現(xiàn)賬號/信用卡被盜用后向公安報案)，大多數(shù)賣家將要賠付非法購買行為發(fā)生的消費金額給買家。在賠付之后，賣家往往無法追回已經(jīng)提供的商品或服務(wù)。這樣，會給賣家?guī)盹L(fēng)險。

針對上述情況，大多賣家(電商平臺或入駐電商平臺的商戶)需要一種風(fēng)險控制系統(tǒng)，以幫助鑒別交易風(fēng)險?，F(xiàn)有技術(shù)中一種風(fēng)險控制系統(tǒng)，可以根據(jù)賣家的歷史交易數(shù)據(jù)以及買家的交易數(shù)據(jù)，按照一定的策略計算某次交易的風(fēng)險，并將該計算得到的風(fēng)險概率提示給商戶。此外，風(fēng)險控制系統(tǒng)供應(yīng)商，針對每次風(fēng)險提示收取傭金，例如向電商平臺或賣家收取這種傭金。

上述方式，不論賣家是否采納給出的風(fēng)險提示，風(fēng)險控制系統(tǒng)均收取相同的傭金。實際上，電商平臺或商戶可以針對每次交易的風(fēng)險作出自己的判斷。而現(xiàn)有的方式并不將電商平臺或商戶的這種判斷作為確定傭金的因素，這種定 價方式并不合理。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本申請實施例的目的是提供一種風(fēng)險控制系統(tǒng)的計費方法和服務(wù)器，以將電商平臺或商戶針對每次交易的風(fēng)險作出的判斷作為確定傭金的因素。

為解決上述技術(shù)問題，本申請實施例提供一種風(fēng)險控制系統(tǒng)的計費方法和服務(wù)器是這樣實現(xiàn)的：

一種風(fēng)險控制系統(tǒng)的計費方法，包括：

風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器從電商平臺服務(wù)器獲得當(dāng)前交易數(shù)據(jù)；

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器利用當(dāng)前交易數(shù)據(jù)，并基于機器學(xué)習(xí)算法計算所述當(dāng)前交易的風(fēng)險概率；

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器將所述風(fēng)險概率反饋至電商平臺服務(wù)器；

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器接收所述電商平臺服務(wù)器發(fā)送的當(dāng)前交易的結(jié)果；

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器根據(jù)所述當(dāng)前交易結(jié)果及所述風(fēng)險概率確定傭金額度。

一種風(fēng)險控制系統(tǒng)的計費方法，包括：

風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器從電商平臺服務(wù)器獲得當(dāng)前交易數(shù)據(jù)；

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器利用當(dāng)前交易數(shù)據(jù)，并基于機器學(xué)習(xí)算法計算所述當(dāng)前交易的風(fēng)險概率；

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器按照預(yù)定規(guī)則將所述風(fēng)險概率轉(zhuǎn)化為風(fēng)險等級，并將所述風(fēng)險等級反饋至電商平臺服務(wù)器；

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器接收所述電商平臺服務(wù)器發(fā)送的當(dāng)前交易的結(jié)果；

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器根據(jù)所述當(dāng)前交易結(jié)果及所述風(fēng)險等級確定傭金額度。

一種風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器，包括：

數(shù)據(jù)獲取單元，用于從電商平臺服務(wù)器獲得當(dāng)前交易數(shù)據(jù)

計算單元，用于利用當(dāng)前交易數(shù)據(jù)并基于機器學(xué)習(xí)算法計算所述當(dāng)前交易 的風(fēng)險概率；

反饋單元，用于將所述風(fēng)險概率反饋至電商平臺服務(wù)器；

交易結(jié)果接收單元，用于接收所述電商平臺服務(wù)器發(fā)送的當(dāng)前交易的結(jié)果；

確定單元，用于根據(jù)所述當(dāng)前交易結(jié)果及所述風(fēng)險概率確定傭金額度。

一種風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器，包括：

數(shù)據(jù)獲取單元，用于從電商平臺服務(wù)器獲得當(dāng)前交易數(shù)據(jù)

計算單元，用于利用當(dāng)前交易數(shù)據(jù)并基于機器學(xué)習(xí)算法計算所述當(dāng)前交易的風(fēng)險概率；

轉(zhuǎn)化單元，用于按照預(yù)定規(guī)則將所述風(fēng)險概率轉(zhuǎn)化為風(fēng)險等級；

反饋單元，用于將所述風(fēng)險等級反饋至電商平臺服務(wù)器；

交易結(jié)果接收單元，用于接收所述電商平臺服務(wù)器發(fā)送的當(dāng)前交易的結(jié)果；

確定單元，用于根據(jù)所述當(dāng)前交易結(jié)果及所述風(fēng)險等級確定傭金額度。

由以上本申請實施例提供的技術(shù)方案可見，所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器計算所述當(dāng)前交易的風(fēng)險概率并反饋至電商平臺服務(wù)器，并從所述電商平臺服務(wù)器接收當(dāng)前交易的結(jié)果，之后根據(jù)所述當(dāng)前交易結(jié)果及所述風(fēng)險概率確定傭金額度，這樣，電商平臺或商戶可以針對每次交易的風(fēng)險作出自己的判斷。從而，所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器在確定傭金額度時可以考慮當(dāng)前交易結(jié)果及之前給出的風(fēng)險概率，這種定價方式更加合理。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請中記載的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本申請風(fēng)險控制系統(tǒng)的框架圖；

圖2為本申請風(fēng)險控制系統(tǒng)的計費方法一個實施例的流程圖；

圖3為本申請風(fēng)險控制系統(tǒng)的計費方法一個實施例的流程圖；

圖4為本申請風(fēng)險控制系統(tǒng)服務(wù)器一個實施例的框圖；

圖5為本申請風(fēng)險控制系統(tǒng)服務(wù)器一個實施例的框圖；

圖6為本申請決策樹算法的一個示意圖。

具體實施方式

本申請實施例提供一種風(fēng)險控制系統(tǒng)的計費方法和服務(wù)器。

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本申請中的技術(shù)方案，下面將結(jié)合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒旧暾堉械膶嵤├?，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本申請保護的范圍。

本申請可以涉及一個或多個系統(tǒng)。例如如圖1所示，本申請的一種系統(tǒng)的架構(gòu)100可以包括電商平臺111，風(fēng)控系統(tǒng)112。所述電商平臺111可以與風(fēng)控系統(tǒng)112通過網(wǎng)絡(luò)113接口相連接。其中，電商平臺111可以提供B2B、B2C、C2C以及O2O之類的交易平臺114，也可以提供此類交易的支付平臺115。所述交易平臺114和支付平臺115可以集成于電商平臺中。在另一個實施例中，所述交易平臺114可以與所述支付平臺115分離設(shè)置，而通過網(wǎng)絡(luò)連接交易平臺服務(wù)器114與支付平臺服務(wù)器115。圖1僅示出了前一情況的實施例。用戶可以通過客戶端120并經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)116向電商平臺發(fā)起交易請求。

本申請中的網(wǎng)絡(luò)113和網(wǎng)絡(luò)116都可以包括有線或無線電信裝置，客戶端113所基于的網(wǎng)絡(luò)裝置可以通過所述有線或無線電信裝置來交換數(shù)據(jù)。例如，每個網(wǎng)絡(luò)113和116都可以包括局域網(wǎng)(“LAN”)、廣域網(wǎng)(“WAN”)、內(nèi)部網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動電話網(wǎng)絡(luò)、虛擬專用網(wǎng)(VPN)、蜂窩式或其它移動通信網(wǎng)絡(luò)、藍牙、NFC或其任何組合。在示例性實施方案的討論中，應(yīng)理解，術(shù)語“數(shù)據(jù)”和“信息”可在本文中互換使用來指代可存在于基于計算機的環(huán)境中的文字、圖像、音頻、視頻或任何其它形式的信息。

每個客戶端120所基于的網(wǎng)絡(luò)裝置都可以包括具有能夠經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)116發(fā)出并接收數(shù)據(jù)的通信模塊的裝置。例如，每個客戶端120所基于的網(wǎng)絡(luò)裝置都可以包括服務(wù)器、臺式計算機、膝上型計算機、平板計算機、智能手機、手持式計算機、個人數(shù)字助理(“PDA”)，或者其它任何的有線或無線處理器驅(qū)動裝置。在圖1所描繪的示例性實施方案中，客戶端120所基于的網(wǎng)絡(luò)裝置可以分別由最終用戶或消費者、可能的交易對手方用戶、產(chǎn)品展銷網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的發(fā)布者，以及等待支付的操作者進行操作。

網(wǎng)頁瀏覽器應(yīng)用程序或獨立應(yīng)用程序的應(yīng)用程序，可以與連接到網(wǎng)絡(luò)116的網(wǎng)頁服務(wù)器(或其它服務(wù)器，諸如產(chǎn)品展示平臺、支付平臺等)以完成交互。

每個客戶端120所基于的網(wǎng)絡(luò)裝置，可以通過軟件或硬件甚至軟硬件結(jié)合的方式納入數(shù)字錢包應(yīng)用程序模塊。數(shù)字錢包可以涵蓋客戶端120以用來幫助客戶端完成購買交易的任何應(yīng)用程序、硬件、軟件或進程。數(shù)字錢包可以與網(wǎng)頁瀏覽器應(yīng)用程序分開、可以與其交互，或者可以具體實現(xiàn)為其配套應(yīng)用。作為配套應(yīng)用，數(shù)字錢包在網(wǎng)頁瀏覽器應(yīng)用內(nèi)執(zhí)行。也就是說，數(shù)字錢包可以是嵌入網(wǎng)頁瀏覽器應(yīng)用程序中的應(yīng)用程序。如果數(shù)字錢包與網(wǎng)頁瀏覽器應(yīng)用程序分開，則數(shù)字錢包可以經(jīng)由任何可用的通信技術(shù)來訪問網(wǎng)絡(luò)116。

客戶端120可以根據(jù)承載的用戶信息提供或獲取一個或多個聯(lián)系人應(yīng)用程序。聯(lián)系人應(yīng)用可以是客戶端120上用于保持產(chǎn)品展示網(wǎng)絡(luò)或支付網(wǎng)絡(luò)可訪問性的用戶聯(lián)系人的任何應(yīng)用程序。聯(lián)系人應(yīng)用的實例可以包括但不限于電子郵件應(yīng)用程序、短信應(yīng)用程序、即時消息發(fā)送、日歷邀請列表，或者如OUTLOOK或ACT的聯(lián)系人數(shù)據(jù)庫，或者產(chǎn)品展示軟件的好友(或分級好友、陌生人、拉黑人等諸如此類)提供程序/界面/列表/清單，可以包括在線的、不在線的、隱身的、忙碌的甚至托管的狀態(tài)。聯(lián)系人應(yīng)用中的聯(lián)系人可以通過各種因素來進行優(yōu)先級排序，所述因素如與客戶端120承載所述用戶的通信頻率、產(chǎn)品購買關(guān)系、出現(xiàn)有特定聯(lián)系人的聯(lián)系人應(yīng)用程序的數(shù)目，或者可從應(yīng)用程序中提取出的任何其它優(yōu)先級排序因素。

以下以結(jié)合附圖2說明本申請一種風(fēng)險控制系統(tǒng)的計費方法實施例，如圖所示，包括：

S210：風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器從電商平臺服務(wù)器獲得當(dāng)前交易數(shù)據(jù)。

所述當(dāng)前交易的相關(guān)數(shù)據(jù)，可以包括賣家數(shù)據(jù)、買家數(shù)據(jù)。

所述買家數(shù)據(jù)可以包括設(shè)備環(huán)境、交易數(shù)據(jù)、銀行數(shù)據(jù)中的一項或多項。

所述設(shè)備環(huán)境可以包括操作系統(tǒng)類型，瀏覽器類型，IP地址，是否是代理IP，時區(qū)，軟件版本等中的一項或多項。

所述交易數(shù)據(jù)可以包括卡商品ID，商品類型，商品數(shù)量，訂單號，收貨地址，收貨電話等中的一項或多項。

所述銀行數(shù)據(jù)可以包括支付銀行代號，賬戶名，支付賬單地址等中的一項或多項。

所述賣家數(shù)據(jù)，可以包括商戶類型，商戶注冊時間等中的一項或多項。

S220：所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器利用當(dāng)前交易數(shù)據(jù)，并基于機器學(xué)習(xí)算法計算所述當(dāng)前交易的風(fēng)險概率。

基于已有數(shù)據(jù)，可以通過機器學(xué)習(xí)算法得到風(fēng)險概率模型，例如通過決策樹算法得到風(fēng)險概率模型。決策樹算法例如如圖6所示。結(jié)合本申請實施例，各個節(jié)點及條件可以通過對已有數(shù)據(jù)的訓(xùn)練得到，例如通過對已有且明確的各類數(shù)據(jù)及是否欺詐結(jié)果明確的數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到。圖6中，樹形結(jié)構(gòu)節(jié)點，如賣家是否異地交易、產(chǎn)品金額等屬于節(jié)點，節(jié)點分支的條件例如產(chǎn)品金額大于1000還是小于1000。

通過決策樹算法，可以在圖6的基礎(chǔ)上得到判斷是否欺詐最佳的節(jié)點屬性及條件，并使得該決策樹的結(jié)構(gòu)盡量簡化。同時，可能將對整體影響不大的屬性篩選掉；也就是說，通過決策樹算法訓(xùn)練得到的結(jié)果，可能僅需要S210中當(dāng)前交易數(shù)據(jù)的部分數(shù)據(jù)。

接下來，通過設(shè)置合理的函數(shù)，可以借助已有的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)從這些大數(shù)據(jù)中找出規(guī)律。例如邏輯回歸(logistic回歸)，GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，甚至深度學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)方法，都可以被用于針對這些大數(shù)據(jù)進行建模，從而得出通過上述決策樹算法篩選出各個節(jié)點屬性之間的關(guān)系以及各節(jié)點屬性的權(quán)重，進而可以得到統(tǒng)一的方程或者計算公式。

例如，得到統(tǒng)一的方程如下：

Y_{風(fēng)險}＝a*X_{設(shè)備環(huán)境}+b*X_{操作系統(tǒng)}+c*X_{產(chǎn)品類型}+… 公式1

并且，上述各節(jié)點屬性的權(quán)重值也可以通過已有的大量數(shù)據(jù)計算得到。

這樣，對于S210獲得的當(dāng)前交易數(shù)據(jù)，可以利用上述公式1計算所述當(dāng)前交易的風(fēng)險概率(將當(dāng)前交易數(shù)據(jù)代入公式1，從而計算得到Y(jié)_{風(fēng)險})。計算得到的當(dāng)前交易的風(fēng)險概率，可以為位于0和1之間的值。例如越接近1表示風(fēng)險越大，越接近0表示風(fēng)險越小。

S230：所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器將所述風(fēng)險概率反饋至電商平臺服務(wù)器。

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器計算得出當(dāng)前交易的風(fēng)險概率后，可以將該風(fēng)險概率反饋至電商平臺服務(wù)器。

S240：所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器接收所述電商平臺服務(wù)器發(fā)送的當(dāng)前交易的結(jié)果。

交易的賣家，可以購買所述風(fēng)控系統(tǒng)提供的風(fēng)險提示服務(wù)。例如，電商平臺作為賣家的情形，電商平臺可以購買所述風(fēng)控系統(tǒng)提供的風(fēng)險提示服務(wù)。再例如，入駐電商平臺的商戶作為賣家的情形，可以直接購買所述風(fēng)控系統(tǒng)提供的風(fēng)險提示服務(wù)，也可以是入駐的電商平臺購買所述風(fēng)控系統(tǒng)提供的風(fēng)險提示服務(wù)，然后再由入駐商戶想電商平臺訂購風(fēng)險提示。

對于所述電商平臺即為賣家的情形，所述電商平臺服務(wù)器接收到所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器反饋的當(dāng)前交易風(fēng)險概率后，可以獲知當(dāng)前交易的風(fēng)險概率。進而，所述電商平臺可以根據(jù)提示的風(fēng)險概率決定是否進行當(dāng)前交易，例如是否達成交易、是否發(fā)貨等。例如確定進行當(dāng)前交易，則后續(xù)買家將完成付款的操作。在交易完成之后的一段時間內(nèi)，如果買家在所述交易中產(chǎn)生了欺詐行為，例如買家非本人或非經(jīng)授權(quán)的消費行為，之后真實買家向電商平臺提起退款要求。 這樣，所述電商平臺可以將該交易結(jié)果標(biāo)記為有欺詐。

對于電商平臺上入駐的商戶為賣家的情形，所述電商平臺服務(wù)器接收到所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器反饋的當(dāng)前交易風(fēng)險概率后，如果入駐商戶在電商平臺上訂購了風(fēng)險提示服務(wù)，電商平臺服務(wù)器可以在提供的當(dāng)前交易頁面上顯示所述風(fēng)險概率。這樣，所述商戶可以獲知當(dāng)前交易的風(fēng)險概率。進而，所述賣家可以根據(jù)提示的風(fēng)險概率決定是否進行當(dāng)前交易，例如是否達成交易、是否發(fā)貨等。例如確定進行當(dāng)前交易，則后續(xù)買家將完成付款的操作。在交易完成之后的一段時間內(nèi)，如果買家在所述交易中產(chǎn)生了欺詐行為，例如買家非本人或非經(jīng)授權(quán)的消費行為，之后真實買家向賣家和電商平臺提起退款要求。這樣，所述電商平臺可以將該交易結(jié)果標(biāo)記為有欺詐。

當(dāng)然，如果在交易完成之后的一段時間內(nèi)，并沒有發(fā)生欺詐，則所述電商平臺服務(wù)器可以將該交易結(jié)果標(biāo)記為無欺詐，并可以將該交易結(jié)果發(fā)送至所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器。

此外，所述賣家可能收到風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器反饋的當(dāng)前交易風(fēng)險概率后，沒有進行交易，而是中止了交易。這種情況，所述電商平臺服務(wù)器可以將該交易結(jié)果標(biāo)記為中止，并可以將該交易結(jié)果發(fā)送至所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器。

S250：所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器根據(jù)所述當(dāng)前交易結(jié)果及所述風(fēng)險概率確定傭金額度。

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器接收到所述電商平臺服務(wù)器發(fā)送的當(dāng)前交易的結(jié)果后，可以根據(jù)所述當(dāng)前交易結(jié)果及所述風(fēng)險概率確定該筆交易的風(fēng)險提示服務(wù)所收取的傭金額度。

具體的，可以包括以下方式中的任一種或幾種的組合：

所述風(fēng)險概率為預(yù)設(shè)的高概率，如預(yù)設(shè)的高概率為0.5～1，而所述當(dāng)前交易結(jié)果為有欺詐，則可以將傭金額度確定為第一額度；該情況相當(dāng)于所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器給出了相對正確的的風(fēng)險提示，而賣家仍然進行交易，且交易結(jié)果如風(fēng)險提示，確實產(chǎn)生了欺詐。

所述風(fēng)險概率為預(yù)設(shè)的高概率，如預(yù)設(shè)的高概率為0.5～1，而所述當(dāng)前交易結(jié)果為中止交易，則可以將傭金額度確定為第二額度；該情況相當(dāng)于所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器給出了相對正確的的風(fēng)險提示，而賣家采納了風(fēng)險提示及時中止了交易，避免了損失。這種情況，第二額度可以與第一額度相同或相近。

所述風(fēng)險概率為預(yù)設(shè)的高概率，如預(yù)設(shè)的高概率為0.5～1，而所述當(dāng)前交易結(jié)果為無欺詐，則可以將傭金額度確定為第三額度；實際上，這種情況相當(dāng)于所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器給出了錯誤的風(fēng)險提示，而賣家自主達成交易且沒有發(fā)生欺詐。這種情況，第三額度應(yīng)明顯小于第一額度和第二額度。甚至，第三額度可以為0或負值。負值可以表示不僅不收取賣家傭金，且由所述風(fēng)控系統(tǒng)賠付一定額度的現(xiàn)金(或等價物)給所述賣家。

所述風(fēng)險概率為預(yù)設(shè)的低概率，如預(yù)設(shè)的低概率為0～0.5，而所述當(dāng)前交易結(jié)果為有欺詐，則可以將傭金額度確定為第四額度。實際上，該情況相當(dāng)于所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器給出了錯誤的風(fēng)險提示，而賣家基于風(fēng)險提示達成交易后，發(fā)生欺詐。這種情況，第四額度應(yīng)明顯小于第一額度。甚至，第四額度可以為0或負值。負值可以表示不僅不收取賣家傭金，且由所述風(fēng)控系統(tǒng)賠付一定額度的現(xiàn)金(或等價物)給所述賣家。

所述風(fēng)險概率為預(yù)設(shè)的低概率，如預(yù)設(shè)的低概率為0～0.5，而所述當(dāng)前交易結(jié)果為無欺詐，則可以將傭金額度確定為第五額度。該情況相當(dāng)于所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器給出了相對正確的的風(fēng)險提示。第五額度可以與第一額度相同或相近，當(dāng)然，第五額度也可以明顯低于或高于第一額度。這里并不限定。

所述風(fēng)險概率為預(yù)設(shè)的低概率，如預(yù)設(shè)的低概率為0～0.5，而所述當(dāng)前交易結(jié)果為中止交易，則可以將傭金額度確定為第六額度。該情況相當(dāng)于所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器給出了相對正確的的風(fēng)險提示，但賣家處于某種原因并未進行交易。第六額度可以與第一額度相同或相近，當(dāng)然，第六額度也可以明顯高于低于或第一額度。

由以上本申請實施例，所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器計算所述當(dāng)前交易的風(fēng)險概率 并反饋至電商平臺服務(wù)器，并從所述電商平臺服務(wù)器接收當(dāng)前交易的結(jié)果，之后根據(jù)所述當(dāng)前交易結(jié)果及所述風(fēng)險概率確定傭金額度，這樣，電商平臺或商戶可以針對每次交易的風(fēng)險作出自己的判斷。從而，所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器在確定傭金額度時可以考慮當(dāng)前交易結(jié)果及之前給出的風(fēng)險概率，這種定價方式更加合理。

以下介紹本申請另一風(fēng)險控制系統(tǒng)的計費方法實施例，如圖3所示，包括：

S310：風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器從電商平臺服務(wù)器獲得當(dāng)前交易數(shù)據(jù)。

所述當(dāng)前交易的相關(guān)數(shù)據(jù)，可以包括賣家數(shù)據(jù)、買家數(shù)據(jù)。

所述買家數(shù)據(jù)可以包括設(shè)備環(huán)境、交易數(shù)據(jù)、銀行數(shù)據(jù)中的一項或多項。

所述設(shè)備環(huán)境可以包括操作系統(tǒng)類型，瀏覽器類型，IP地址，是否是代理IP，時區(qū)，軟件版本等中的一項或多項。

所述交易數(shù)據(jù)可以包括卡商品ID，商品類型，商品數(shù)量，訂單號，收貨地址，收貨電話等中的一項或多項。

所述銀行數(shù)據(jù)可以包括支付銀行代號，賬戶名，支付賬單地址等中的一項或多項。

所述賣家數(shù)據(jù)，可以包括包括商戶類型,商戶注冊時間等。

S320：所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器利用當(dāng)前交易數(shù)據(jù)，并基于機器學(xué)習(xí)算法得到所述當(dāng)前交易的風(fēng)險概率。

該步驟類似S220，這里不再贅述。

S330：所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器按照預(yù)定規(guī)則將所述風(fēng)險概率轉(zhuǎn)化為風(fēng)險等級，并將所述風(fēng)險等級反饋至電商平臺服務(wù)器。

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器可以按照預(yù)定規(guī)則將所述風(fēng)險概率轉(zhuǎn)化為風(fēng)險等級。具體的，可以將風(fēng)險概率可能出現(xiàn)的區(qū)間[0,1]固定的劃分成幾個區(qū)間，之后將其中的區(qū)間設(shè)定為不同的風(fēng)險等級。例如，區(qū)間[0,1]固定劃分為10個區(qū)間，分別為[0,0.1)，[0.1,0.2)，[0.2,0.3)，[0.2,0.3)，[0.3,0.4)，[0.4,0.5)，[0.5,0.6)， [0.6,0.7)，[0.7,0.8)，[0.8,0.9)，[0.9,1]。之后，可以將[0,0.1)，[0.1,0.2)，[0.2,0.3)，[0.2,0.3)這幾個區(qū)間設(shè)定為低風(fēng)險等級；將[0.3,0.4)，[0.4,0.5)，[0.5,0.6)，[0.6,0.7)這幾個區(qū)間設(shè)定為中風(fēng)險等級；將[0.7,0.8)，[0.8,0.9)，[0.9,1]這幾個區(qū)間設(shè)定為高風(fēng)險等級。

此外，考慮賣家的歷史交易情況，可以采用聚類算法進行風(fēng)險等級的分級。例如，采用現(xiàn)有技術(shù)中一種典型的聚類方法—K-MEANS算法。這種算法接收輸入的聚類個數(shù)k，并接收包含N個數(shù)據(jù)對象的數(shù)據(jù)庫，將該N個數(shù)據(jù)對象輸出至滿足方差最小標(biāo)準的k個聚類中。劃分至k個聚類中的N個數(shù)據(jù)對象，同一聚類中的數(shù)據(jù)對象相似度較高，而不同聚類中的數(shù)據(jù)對象相似度較小。通常，這種聚類相似度可以利用各聚類中數(shù)據(jù)對象的均值所獲得一個“中心對象”(引力中心)來進行計算。

K-MEANS算法的實現(xiàn)過程具體包括：

(1)從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇k個對象作為初始聚類中心；

(2)根據(jù)每個聚類對象的均值(中心對象)，計算每個對象與這些中心對象的距離；并根據(jù)最小距離重新對相應(yīng)對象進行劃分；

(3)重新計算每個(有變化)聚類的均值(中心對象)；

(4)計算標(biāo)準測度函數(shù)，當(dāng)滿足一定條件，如函數(shù)收斂時，則算法終止；如果條件不滿足則回到步驟(2)。

具體的，本實施例中，可以將賣家的歷史數(shù)據(jù)作為輸入，并選擇其中3個數(shù)據(jù)作為初始聚類中心進行計算。這樣，最終可以得到3個聚類。

需要說明的是，這里的具體聚類算法，也可以采用DBSCAN算法或者凝聚層次算法等已知方式實現(xiàn)。

通過上述聚類算法，可以結(jié)合數(shù)據(jù)分布狀況來做分級，從而不會像上述將[0,1]固定劃分為10個區(qū)間的方式那樣可能將實際上差值很小的數(shù)據(jù)分至不同的區(qū)間。也就是說，通過上述聚類算法，結(jié)合數(shù)據(jù)分布狀況做分級，可以使得得到的風(fēng)險等級更為合理，不同風(fēng)險等級之間區(qū)分更加明顯；這樣，也使得風(fēng) 險等級結(jié)果與實際情況更為相符。

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器計算得出當(dāng)前交易的風(fēng)險等級后，可以將該風(fēng)險等級反饋至電商平臺服務(wù)器。

S340：所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器接收所述電商平臺服務(wù)器發(fā)送的當(dāng)前交易的結(jié)果。

交易的賣家，可以購買所述風(fēng)控系統(tǒng)提供的風(fēng)險提示服務(wù)。例如，電商平臺作為賣家的情形，電商平臺可以購買所述風(fēng)控系統(tǒng)提供的風(fēng)險提示服務(wù)。再例如，入駐電商平臺的商戶作為賣家的情形，可以直接購買所述風(fēng)控系統(tǒng)提供的風(fēng)險提示服務(wù)，也可以是入駐的電商平臺購買所述風(fēng)控系統(tǒng)提供的風(fēng)險提示服務(wù)，然后再由入駐商戶想電商平臺訂購風(fēng)險提示。

對于所述電商平臺即為賣家的情形，所述電商平臺服務(wù)器接收到所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器反饋的當(dāng)前交易風(fēng)險概率后，可以獲知當(dāng)前交易的風(fēng)險概率。進而，所述電商平臺可以根據(jù)提示的風(fēng)險概率決定是否進行當(dāng)前交易，例如是否達成交易、是否發(fā)貨等。例如確定進行當(dāng)前交易，則后續(xù)買家將完成付款的操作。在交易完成之后的一段時間內(nèi)，如果買家在所述交易中產(chǎn)生了欺詐行為，例如買家非本人或非經(jīng)授權(quán)的消費行為，之后真實買家向電商平臺提起退款要求。這樣，所述電商平臺可以將該交易結(jié)果標(biāo)記為有欺詐。

對于電商平臺上入駐的商戶為賣家的情形，所述電商平臺服務(wù)器接收到所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器反饋的當(dāng)前交易風(fēng)險概率后，如果入駐商戶在電商平臺上訂購了風(fēng)險提示服務(wù)，電商平臺服務(wù)器可以在提供的當(dāng)前交易頁面上顯示所述風(fēng)險概率。這樣，所述商戶可以獲知當(dāng)前交易的風(fēng)險概率。進而，所述賣家可以根據(jù)提示的風(fēng)險概率決定是否進行當(dāng)前交易，例如是否達成交易、是否發(fā)貨等。例如確定進行當(dāng)前交易，則后續(xù)買家將完成付款的操作。在交易完成之后的一段時間內(nèi)，如果買家在所述交易中產(chǎn)生了欺詐行為，例如買家非本人或非經(jīng)授權(quán)的消費行為，之后真實買家向賣家和電商平臺提起退款要求。這樣，所述電商平臺可以將該交易結(jié)果標(biāo)記為有欺詐。

當(dāng)然，如果在交易完成之后的一段時間內(nèi)，并沒有發(fā)生欺詐，則所述電商平臺服務(wù)器可以將該交易結(jié)果標(biāo)記為無欺詐，并可以將該交易結(jié)果發(fā)送至所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器。

此外，所述賣家可能收到風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器反饋的當(dāng)前交易風(fēng)險概率后，沒有進行交易，而是中止了交易。這種情況，所述電商平臺服務(wù)器可以將該交易結(jié)果標(biāo)記為中止，并可以將該交易結(jié)果發(fā)送至所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器。

S350：所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器根據(jù)所述當(dāng)前交易結(jié)果及所述風(fēng)險等級確定傭金額度。

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器接收到所述電商平臺服務(wù)器發(fā)送的當(dāng)前交易的結(jié)果后，可以根據(jù)所述當(dāng)前交易結(jié)果及所述風(fēng)險概率確定該筆交易的風(fēng)險提示服務(wù)所收取的傭金額度。

具體的，可以包括以下方式中的任一種或幾種的組合：

所述風(fēng)險等級為高風(fēng)險等級，而所述當(dāng)前交易結(jié)果為有欺詐，則可以將傭金額度確定為第一額度；該情況相當(dāng)于所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器給出了相對正確的的風(fēng)險提示，而賣家仍然進行交易，且交易結(jié)果如風(fēng)險提示，確實產(chǎn)生了欺詐。

所述風(fēng)險等級為高風(fēng)險等級，而所述當(dāng)前交易結(jié)果為中止交易，則可以將傭金額度確定為第二額度；該情況相當(dāng)于所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器給出了相對正確的的風(fēng)險提示，而賣家采納了風(fēng)險提示及時中止了交易，避免了損失。這種情況，第二額度可以與第一額度相同或相近。

所述風(fēng)險等級為高風(fēng)險等級，而所述當(dāng)前交易結(jié)果為無欺詐，則可以將傭金額度確定為第三額度；實際上，這種情況相當(dāng)于所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器給出了錯誤的風(fēng)險提示，而賣家自主達成交易且沒有發(fā)生欺詐。這種情況，第三額度應(yīng)明顯小于第一額度。甚至，第三額度可以為0或負值。負值可以表示不僅不收取賣家傭金，且由所述風(fēng)控系統(tǒng)賠付一定額度的現(xiàn)金(或等價物)給所述賣家。

所述風(fēng)險等級為低風(fēng)險等級，而所述當(dāng)前交易結(jié)果為有欺詐，則可以將傭 金額度確定為第四額度。實際上，該情況相當(dāng)于所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器給出了錯誤的風(fēng)險提示，而賣家基于風(fēng)險提示達成交易后，發(fā)生欺詐。這種情況，第四額度應(yīng)明顯小于第一額度。甚至，第四額度可以為0或負值。負值可以表示不僅不收取賣家傭金，且由所述風(fēng)控系統(tǒng)賠付一定額度的現(xiàn)金(或等價物)給所述賣家。

所述風(fēng)險等級為低風(fēng)險等級，而所述當(dāng)前交易結(jié)果為無欺詐，則可以將傭金額度確定為第五額度。該情況相當(dāng)于所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器給出了相對正確的的風(fēng)險提示。第五額度可以與第一額度相同或相近，當(dāng)然，第五額度也可以明顯高于第一額度。這里并不限定。

所述風(fēng)險等級為低風(fēng)險等級，而所述當(dāng)前交易結(jié)果為中止交易，則可以將傭金額度確定為第六額度。該情況相當(dāng)于所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器給出了相對正確的的風(fēng)險提示，但賣家處于某種原因并未進行交易。第六額度可以與第一額度相同或相近。

由以上本申請實施例，所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器計算所述當(dāng)前交易的風(fēng)險概率并反饋至電商平臺服務(wù)器，并從所述電商平臺服務(wù)器接收當(dāng)前交易的結(jié)果，之后根據(jù)所述當(dāng)前交易結(jié)果及所述風(fēng)險概率確定傭金額度，這樣，電商平臺或商戶可以針對每次交易的風(fēng)險作出自己的判斷。從而，所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器在確定傭金額度時可以考慮當(dāng)前交易結(jié)果及之前給出的風(fēng)險概率，這種定價方式更加合理。

以下介紹本申請一種風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器實施例，如圖4所示，包括：

數(shù)據(jù)獲取單元410，用于從電商平臺服務(wù)器獲得當(dāng)前交易數(shù)據(jù)

計算單元420，用于利用當(dāng)前交易數(shù)據(jù)并基于大數(shù)據(jù)計算所述當(dāng)前交易的風(fēng)險概率；

反饋單元430，用于將所述風(fēng)險概率反饋至電商平臺服務(wù)器；

交易結(jié)果接收單元440，用于接收所述電商平臺服務(wù)器發(fā)送的當(dāng)前交易的 結(jié)果；

確定單元450，用于根據(jù)所述當(dāng)前交易結(jié)果及所述風(fēng)險概率確定傭金額度。

所述當(dāng)前交易的相關(guān)數(shù)據(jù)可以包括賣家數(shù)據(jù)、買家數(shù)據(jù)。

所述買家數(shù)據(jù)可以包括設(shè)備環(huán)境、交易數(shù)據(jù)、銀行數(shù)據(jù)中的一項或多項。

所述設(shè)備環(huán)境可以包括操作系統(tǒng)類型，瀏覽器類型，IP地址，是否是代理IP，時區(qū)，軟件版本中的一項或多項。

所述交易數(shù)據(jù)可以包括卡商品ID，商品類型，商品數(shù)量，訂單號，收貨地址，收貨電話中的一項或多項。

所述銀行數(shù)據(jù)可以包括支付銀行代號，賬戶名，支付賬單地址中的一項或多項。

所述賣家數(shù)據(jù)可以包括商戶類型，商戶注冊時間中的一項或多項。

所述賣家可以包括電商平臺或入駐電商平臺的商戶。

所述交易結(jié)果可以包括有欺詐、無欺詐和中止交易。

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器根據(jù)所述當(dāng)前交易結(jié)果及所述風(fēng)險概率確定傭金額度，可以包括以下方式中的任一種或幾種的組合：

所述風(fēng)險概率為預(yù)設(shè)的高概率，所述當(dāng)前交易結(jié)果為有欺詐，則所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器將傭金額度確定為第一額度；

所述風(fēng)險概率為預(yù)設(shè)的高概率，所述當(dāng)前交易結(jié)果為中止交易，則所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器將傭金額度確定為第二額度；

所述風(fēng)險概率為預(yù)設(shè)的高概率，所述當(dāng)前交易結(jié)果為無欺詐，則所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器將傭金額度確定為第三額度；

所述風(fēng)險概率為預(yù)設(shè)的低概率，所述當(dāng)前交易結(jié)果為有欺詐，則所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器將傭金額度確定為第四額度；

所述風(fēng)險概率為預(yù)設(shè)的低概率，所述當(dāng)前交易結(jié)果為無欺詐，則所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器將傭金額度確定為第五額度；

所述風(fēng)險概率為預(yù)設(shè)的低概率，所述當(dāng)前交易結(jié)果為中止交易，則所述風(fēng) 控系統(tǒng)服務(wù)器將傭金額度確定為第六額度。

第三額度可以小于第一額度和第二額度；

第四額度可以小于第一額度和第二額度。

所述第三額度、第四額度可以為0或負值。

以下介紹本申請一種風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器實施例，如圖5所示，包括：

數(shù)據(jù)獲取單元510，用于從電商平臺服務(wù)器獲得當(dāng)前交易數(shù)據(jù)；

計算單元520，用于利用當(dāng)前交易數(shù)據(jù)并基于大數(shù)據(jù)計算所述當(dāng)前交易的風(fēng)險概率；

轉(zhuǎn)化單元530，用于按照預(yù)定規(guī)則將所述風(fēng)險概率轉(zhuǎn)化為風(fēng)險等級；

反饋單元540，用于將所述風(fēng)險等級反饋至電商平臺服務(wù)器；

交易結(jié)果接收單元550，用于接收所述電商平臺服務(wù)器發(fā)送的當(dāng)前交易的結(jié)果；

確定單元560，用于根據(jù)所述當(dāng)前交易結(jié)果及所述風(fēng)險等級確定傭金額度。

所述當(dāng)前交易的相關(guān)數(shù)據(jù)可以包括賣家數(shù)據(jù)、買家數(shù)據(jù)。

所述買家數(shù)據(jù)可以包括設(shè)備環(huán)境、交易數(shù)據(jù)、銀行數(shù)據(jù)中的一項或多項。

所述設(shè)備環(huán)境可以包括操作系統(tǒng)類型，瀏覽器類型，IP地址，是否是代理IP，時區(qū)，軟件版本中的一項或多項。

所述交易數(shù)據(jù)可以包括卡商品ID，商品類型，商品數(shù)量，訂單號，收貨地址，收貨電話中的一項或多項。

所述銀行數(shù)據(jù)可以包括支付銀行代號，賬戶名，支付賬單地址中的一項或多項。

所述賣家數(shù)據(jù)可以包括商戶類型，商戶注冊時間中的一項或多項。

所述賣家可以包括電商平臺或入駐電商平臺的商戶。

所述交易結(jié)果可以包括有欺詐、無欺詐和中止交易。

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器根據(jù)所述當(dāng)前交易結(jié)果及所述風(fēng)險概率確定傭金額 度，可以包括以下方式中的任一種或幾種的組合：

所述風(fēng)險概率為高風(fēng)險等級，所述當(dāng)前交易結(jié)果為有欺詐，則所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器將傭金額度確定為第一額度；

所述風(fēng)險概率為高風(fēng)險等級，所述當(dāng)前交易結(jié)果為中止交易，則所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器將傭金額度確定為第二額度；

所述風(fēng)險概率為高風(fēng)險等級，所述當(dāng)前交易結(jié)果為無欺詐，則所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器將傭金額度確定為第三額度；

所述風(fēng)險概率為低風(fēng)險等級，所述當(dāng)前交易結(jié)果為有欺詐，則所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器將傭金額度確定為第四額度；

所述風(fēng)險概率為低風(fēng)險等級，所述當(dāng)前交易結(jié)果為無欺詐，則所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器將傭金額度確定為第五額度；

所述風(fēng)險概率為低風(fēng)險等級，所述當(dāng)前交易結(jié)果為中止交易，則所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器將傭金額度確定為第六額度。

第三額度可以小于第一額度和第二額度；

第四額度可以小于第一額度和第二額度。

所述第三額度、第四額度可以為0或負值。

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器按照預(yù)定規(guī)則將所述風(fēng)險概率轉(zhuǎn)化為風(fēng)險等級，可以包括：

所述風(fēng)控系統(tǒng)服務(wù)器采用聚類算法將所述風(fēng)險概率轉(zhuǎn)化為風(fēng)險等級。

所述聚類算法可以包括K-MEANS算法、DBSCAN算法或者凝聚層次算法。

在20世紀90年代，對于一個技術(shù)的改進可以很明顯地區(qū)分是硬件上的改進(例如，對二極管、晶體管、開關(guān)等電路結(jié)構(gòu)的改進)還是軟件上的改進(對于方法流程的改進)。然而，隨著技術(shù)的發(fā)展，當(dāng)今的很多方法流程的改進已經(jīng)可以視為硬件電路結(jié)構(gòu)的直接改進。設(shè)計人員幾乎都通過將改進的方法流程 編程到硬件電路中來得到相應(yīng)的硬件電路結(jié)構(gòu)。因此，不能說一個方法流程的改進就不能用硬件實體模塊來實現(xiàn)。例如，可編程邏輯器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA))就是這樣一種集成電路，其邏輯功能由用戶對器件編程來確定。由設(shè)計人員自行編程來把一個數(shù)字系統(tǒng)“集成”在一片PLD上，而不需要請芯片制造廠商來設(shè)計和制作專用的集成電路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成電路芯片，這種編程也多半改用“邏輯編譯器(logic compiler)”軟件來實現(xiàn)，它與程序開發(fā)撰寫時所用的軟件編譯器相類似，而要編譯之前的原始代碼也得用特定的編程語言來撰寫，此稱之為硬件描述語言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非僅有一種，而是有許多種，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware Description Language)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(Ruby Hardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-Speed Integrated Circuit Hardware Description Language)與Verilog。本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該清楚，只需要將方法流程用上述幾種硬件描述語言稍作邏輯編程并編程到集成電路中，就可以很容易得到實現(xiàn)該邏輯方法流程的硬件電路。

控制器可以按任何適當(dāng)?shù)姆绞綄崿F(xiàn)，例如，控制器可以采取例如微處理器或處理器以及存儲可由該(微)處理器執(zhí)行的計算機可讀程序代碼(例如軟件或固件)的計算機可讀介質(zhì)、邏輯門、開關(guān)、專用集成電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可編程邏輯控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存儲器控制器還可以被實現(xiàn)為存儲器的控制邏輯的一部分。本領(lǐng)域技術(shù)人員也知道，除了以純計算機可讀程序代碼方式實現(xiàn)控制器以外，完全可以通過將方法步驟進行邏輯編程來使得控制 器以邏輯門、開關(guān)、專用集成電路、可編程邏輯控制器和嵌入微控制器等的形式來實現(xiàn)相同功能。因此這種控制器可以被認為是一種硬件部件，而對其內(nèi)包括的用于實現(xiàn)各種功能的裝置也可以視為硬件部件內(nèi)的結(jié)構(gòu)?；蛘呱踔粒梢詫⒂糜趯崿F(xiàn)各種功能的裝置視為既可以是實現(xiàn)方法的軟件模塊又可以是硬件部件內(nèi)的結(jié)構(gòu)。

上述實施例闡明的系統(tǒng)、裝置、模塊或單元，具體可以由計算機芯片或?qū)嶓w實現(xiàn)，或者由具有某種功能的產(chǎn)品來實現(xiàn)。

為了描述的方便，描述以上裝置時以功能分為各種單元分別描述。當(dāng)然，在實施本申請時可以把各單元的功能在同一個或多個軟件和/或硬件中實現(xiàn)。

本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計算機程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學(xué)存儲器等)上實施的計算機程序產(chǎn)品的形式。

本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實施例的方法、設(shè)備(系統(tǒng))、和計算機程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合。可提供這些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。

這些計算機程序指令也可存儲在能引導(dǎo)計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。

這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備上，使 得在計算機或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計算機實現(xiàn)的處理，從而在計算機或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。

在一個典型的配置中，計算設(shè)備包括一個或多個處理器(CPU)、輸入/輸出接口、網(wǎng)絡(luò)接口和內(nèi)存。

內(nèi)存可能包括計算機可讀介質(zhì)中的非永久性存儲器，隨機存取存儲器(RAM)和/或非易失性內(nèi)存等形式，如只讀存儲器(ROM)或閃存(flash RAM)。內(nèi)存是計算機可讀介質(zhì)的示例。

計算機可讀介質(zhì)包括永久性和非永久性、可移動和非可移動媒體可以由任何方法或技術(shù)來實現(xiàn)信息存儲。信息可以是計算機可讀指令、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、程序的模塊或其他數(shù)據(jù)。計算機的存儲介質(zhì)的例子包括，但不限于相變內(nèi)存(PRAM)、靜態(tài)隨機存取存儲器(SRAM)、動態(tài)隨機存取存儲器(DRAM)、其他類型的隨機存取存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、電可擦除可編程只讀存儲器(EEPROM)、快閃記憶體或其他內(nèi)存技術(shù)、只讀光盤只讀存儲器(CD-ROM)、數(shù)字多功能光盤(DVD)或其他光學(xué)存儲、磁盒式磁帶，磁帶磁磁盤存儲或其他磁性存儲設(shè)備或任何其他非傳輸介質(zhì)，可用于存儲可以被計算設(shè)備訪問的信息。按照本文中的界定，計算機可讀介質(zhì)不包括暫存電腦可讀媒體(transitory media)，如調(diào)制的數(shù)據(jù)信號和載波。

還需要說明的是，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、商品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、商品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、商品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)明白，本申請的實施例可提供為方法、系統(tǒng)或計算機程序產(chǎn)品。因此，本申請可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例或結(jié)合軟件和 硬件方面的實施例的形式。而且，本申請可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學(xué)存儲器等)上實施的計算機程序產(chǎn)品的形式。

本申請可以在由計算機執(zhí)行的計算機可執(zhí)行指令的一般上下文中描述，例如程序模塊。一般地，程序模塊包括執(zhí)行特定任務(wù)或?qū)崿F(xiàn)特定抽象數(shù)據(jù)類型的例程、程序、對象、組件、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等等。也可以在分布式計算環(huán)境中實踐本申請，在這些分布式計算環(huán)境中，由通過通信網(wǎng)絡(luò)而被連接的遠程處理設(shè)備來執(zhí)行任務(wù)。在分布式計算環(huán)境中，程序模塊可以位于包括存儲設(shè)備在內(nèi)的本地和遠程計算機存儲介質(zhì)中。

本說明書中的各個實施例均采用遞進的方式描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對于系統(tǒng)實施例而言，由于其基本相似于方法實施例，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法實施例的部分說明即可。

以上所述僅為本申請的實施例而已，并不用于限制本申請。對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說，本申請可以有各種更改和變化。凡在本申請的精神和原理之內(nèi)所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本申請的權(quán)利要求范圍之內(nèi)。