2019 淘宝查刷单的三套算法模型（网剑行动的稽查方式和判定）

我们今天跟大家聊聊关于虚假交易的最新的一些东西，然后天猫官方出了一个虚假交易

的一个海报，说天猫是现在基于三套主流算法 129 个刷单的场景基于 AI 的人工智能的学习，

然后对于现在的虚假交易进行全链条的一个反作弊行为。

这三个主要大的一个算法第一个是，三个是英文，因为我并不是专业的，所以对这三个

英文我不知道怎么去读，大概去搜索了一下，然后第一个是 sep 就是账号识别模型。就是第

一个他识别账号，第二个是行为识别模型，第三个是关系图谱识别模型。

也是说淘宝目前抓虚假做交易的作弊大部分根据三个大的维度。第一个是根据你的账

号，买家账号；第二个是买家的行为；第三个是关系图谱，就你跟卖家，买家跟卖家之间是

否认识，据这三个大的维度去抓。

预判

第一个维度是进行预判，你的号有问题不一定会抓你，但是你会作为他接下来抓你的一

个很重要的一个预判的前提。

好，关于号这块他有又有几个模型，第一个是地理风险聚集模型。大家听一下也能理解

什么意思，地理风险聚集模型抓的就是地推，就是你在某一个位置有大量的账号都在一起购

买你的商品，这可能就会有一定的风险，大家注意这不是一定会抓，这是一个风险预判，为

什么不一定会抓？我们之前跟大家说过淘宝在进行虚假交易的反作弊的系统里面，绝对不会因为你某个维

度的异常，就大部分不会拘于某个维度的异常，一定是多维度的一个综合判定，原因是你一

个维度的异常，可能会出现偶然的情况，比如说你一个 O2O 的店，线下购物线上付款，那一

定会也会出现地理位置的一个聚集，但淘宝不会抓你这只是做一个有一定的风险这第一个账

号的模型。

第二个模型是全链路的一个账号检测模型，它检测的是什么？第一个是已经违规过的号就是

被刷单逮过的号，第二个是刷手的号，第三个是平台的号，第四个是社群网络的账号，这个

大家能理解。他判断这账号是否有问题，有问题的账号不一定会判定刷单，但是你这些账号

过多的在某一个店铺的交易比例达到一定程度，他可能会给你降隐藏的权重。