三套算法分别指的是：
DeepSeq：用户异常行为检测，可以刷单预判
DeepFraud：隐蔽交易作弊检测，做到精细化刷单行为识别
DeepGraph：社交网络识别，通过关系图谱识别刷单行为
总结来说，淘宝从三个方面入手，买家行为端，商家交易数据端，账号的社交网络端 三个方面去抓刷单。
一，用户行为端从图片上看有很多细分内容，比较关键的如下：
1，地里风险模型
在淘宝不断沉淀的数据里会陆续显示出来某些具体的城市是刷单重灾区，那么这个城市在淘宝成交的单子会天然打上一个风险标签，属于淘宝129种风险节点之一，即使是真实的客户也会被打上标签（这也可以解释偶尔会有真实订单被误判成刷单的情况），当然打上标签不代表就一定被抓，淘宝抓刷单的风险节点很多，真正要抓的时候是一个店铺或者单品的风险节点已经形成了完整的证据链才会被抓。
2，图传播模型
在刷单过程里截图的每一步淘宝都会有检测，所以如果必须截图的话，尽量截图公共区域部分，比如搜索结果页等，尽量减少在店铺内部承接页面的截图。
3，用户行为模型。
用户的模型数据非常全面，从浏览货比，进店的路径等，这些肯定模拟的越真实越好。
二，商家交易数据端，主要包含两方面的指标：
1，物流检测模型。
有些卖家还处于10年前的概念里，有的还在找快递员买已经发过的单号，有的去网上买空包裹的号码，这些都是作死的行为。
第一，目前所有的快递除了物流专线之外，全部都在菜鸟网络的监控之下，无论是重量还是线路都非常清楚，产品卖到了北京，实际走到了广东，产品是3KG实际上是100g的纸巾，这些作弊就像裸体一样展示在算法的眼前。
第二，才是更重要的，当我们遇到清洗或者降权的时候，申诉的时候唯一能提交的资料就是物流记录信息。
提交信息的目的是为了证明一个真实发货的状态，如果没有真实发货的路线和重量，申诉成功率几乎为零，另外之所以真实发货也很大概率申诉不回来，有两方面的原因：
一是淘宝抓出来这个订单的原因并不是因为物流问题，可能是物流之外的其他风险节点被抓到。
二是走的快递没有进菜鸟网络。所以哪怕是刷单，一定要进菜鸟网络，并且真实发货，发洗衣粉，鹅卵石等东西放进包裹，目的是重量和实物相似。菜鸟是阿里自己的物流体系，只要通过菜鸟体系真实发的包裹，一是申诉成功率比较高，二是申诉的时候后台是全自动导入的，比较方便。
文章TAG：物流 快递 发货
