CN112907263B - 异常订单量检测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及大数据处理技术领域，公开了一种订单异常量检测方法、装置、设备及存储介质。本发明通过获取订单日志，并对所述订单日志进行解析得到目标订单；读取所述目标订单中的买方识别号，并根据所述目标订单得出订单价值分；根据所述订单价值分对所述买方识别号对应的预设存储表中的历史价值分进行更新，得到实际价值分；在所述实际价值分小于预设分值时，判定所述买方识别号对应的购买方存在订单量异常，通过对同一买方识别号的订单进行堆积处理，实时分析同一买方识别号订单的增长率，实现了及时发现异常订单量的效果，解决了无法对异常订单量进行检测的问题。

Description

异常订单量检测方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及大数据处理技术领域，尤其涉及一种异常订单量检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的高速发展，网络购物也成为了人们生活中不可或缺的一部分，越来越多的人通过互联网来进行商品的挑选以及购买。

目前在大多数的互联网商户的订单后台中，通过查看功能可以看到实时订单以及历史订单，通过分析人们在网商平台的购买记录来对自身商品进行规划。但是由于网络购物这一方式的逐渐兴起，也带来了同行业商户之间的恶意竞争以及第三方的攻击。攻击方式通常是在商户的互联网门店中进行恶意刷单，在这种情况下商户通过现有的后台管理技术无法进行应对。因此，如何对异常订单量进行检测成为了一个亟待解决的问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供了一种异常订单量检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法对异常订单量进行检测的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种异常订单量检测方法，所述方法包括以下步骤:

获取订单日志，并对所述订单日志进行解析得到目标订单；

读取所述目标订单中的买方识别号，并根据所述目标订单得出订单价值分；

根据所述订单价值分对所述买方识别号对应的预设存储表中的历史价值分进行更新，得到实际价值分；

在所述实际价值分小于预设分值时，判定所述买方识别号对应的购买方存在订单量异常。

可选地，所述读取所述目标订单中的买方识别号，并根据所述目标订单得出订单价值分的步骤，包括：

读取所述目标订单中的买方识别号；

从所述目标订单中获取商品价值权重以及商品价值；

根据所述商品价值以及所述商品价值权重确定订单价值分。

可选地，所述读取所述目标订单中的买方识别号，并根据所述目标订单得出订单价值分的步骤之前，还包括：

读取所述目标订单中的交易结果；

在所述目标订单中的交易结果为未完成时，判定所述目标订单不属于有效订单；

根据所述目标订单中的买方识别号更新对应的预设存储表中的订单价值分。

可选地，所述根据所述目标订单中的买方识别号更新对应的预设存储表中的订单价值分的步骤，包括：

从所述目标订单中获取所述买方识别号，并根据所述买方识别号匹配对应预设存储表；

更新所述买方识别号对应的预设存储表中存储的异常订单增长率；

在所述异常订单增长率大于预设阈值时，更新所述预设存储表中的订单价值分。

可选地，所述根据所述订单价值分对所述买方识别号对应的预设存储表中的历史价值分进行更新，得到实际价值分的步骤，包括：

判断所述买方识别号对应的目标订单增长率是否大于第一预设阈值；

在所述买方识别号对应的目标订单增长率大于第一预设阈值时，在所述预设存储表中扣除所述目标订单对应的订单价值分，得到实际价值分。

可选地，所述判断所述买方识别号对应的目标订单增长率是否大于第一预设阈值的步骤之后，还包括：

在所述买方识别号对应的目标订单增长率不大于第一预设阈值时，在所述预设存储表中增加所述目标订单对应的订单价值分，得到实际价值分。

可选地，所述在所述实际价值分小于预设分值时，判定所述买方识别号对应的购买方存在订单量异常的步骤之后，还包括：

将订单量异常对应的所述买方识别号添加至***黑名单；

拒绝所述***黑名单中所述买方识别号对应的订单分析请求。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种异常订单量检测装置，所述异常订单量检测装置包括：

读取模块，用于获取订单日志，并对所述订单日志进行解析得到目标订单；

解析模块，用于读取所述目标订单中的买方识别号，并根据所述目标订单得出订单价值分；

更新模块，用于根据所述订单价值分对所述买方识别号对应的预设存储表中的历史价值分进行更新，得到实际价值分；

判断模块，用于在所述实际价值分小于预设分值时，判定所述买方识别号对应的购买方存在订单量异常。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种异常订单量检测设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的异常订单量检测程序，所述异常订单量检测程序配置为实现如上文所述的异常订单量检测方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有异常订单量检测程序，所述异常订单量检测程序被处理器执行时实现如上文所述的异常订单量检测方法的步骤。

本发明通过获取订单日志，并对所述订单日志进行解析得到目标订单；读取所述目标订单中的买方识别号，并根据所述目标订单得出订单价值分；根据所述订单价值分对所述买方识别号对应的预设存储表中的历史价值分进行更新，得到实际价值分；在所述实际价值分小于预设分值时，判定所述买方识别号对应的购买方存在订单量异常，通过对同一买方识别号的订单进行堆积处理，实时地分析同一买方识别号订单的增长率，实现了及时发现异常订单量的效果，解决了无法对异常订单量进行检测的问题。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的异常订单量检测设备的结构示意图；

图2为本发明异常订单量检测方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明异常订单量检测方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明异常订单量检测装置第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的异常订单量检测设备结构示意图。

如图1所示，该异常订单量检测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对异常订单量检测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作***、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及异常订单量检测程序。

在图1所示的异常订单量检测设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明异常订单量检测设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在异常订单量检测设备中，所述异常订单量检测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的异常订单量检测程序，并执行本发明实施例提供的异常订单量检测方法。

本发明实施例提供了一种异常订单量检测方法，参照图2，图2为本发明异常订单量检测方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，实时异常订单量检测方法包括以下步骤。

步骤S10：获取订单日志，并对所述订单日志进行解析得到目标订单。

需要说明的是，本实施例方法的执行主体可以是异常订单量检测设备或者是其他具有相同功能的设备，以异常订单量检测设备为例对本实施例以及下述各实施例进行说明。

可以理解的是，本实施例方法是基于流数据处理引擎来进行工作的，商户在运营中产生的数据为流数据，其定义为一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列,一般情况下，数据流可被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合。因此本实施例为了解决异常订单量检测的问题需要借助流数据处理平台对所述流数据进行处理。本实施以ApacheFlink来进行处理，Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时***可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。

需要说明的是，订单日志是商户在运营中因为客户在互联网上购买商品所产生的订单数据，所述订单日志中包括了用户识别号、用户地址、商品信息、时间节点、支付方式、支付结果以及实际支付金额。

可以理解的是，目标订单为通过异常订单量检测设备在订单日志中抓取的单个订单，所述订单日志由所有目标订单组成。因为本实施例是通过流数据处理引擎来实现技术效果，因此目标订单的获取是在订单日志中同时抓取多个目标订单进行解析。

在具体实施中，获取订单日志是通过FLINK流数据处理引擎读取流数据中的订单日志实现。

在具体实施中，对所述订单日志进行解析得到目标订单是从订单日志中抓取单个订单进行分析，其抓取规则是通过在FLINK流数据处理引擎上制定来实现的，为了达到本实施例要实现的技术效果，上述抓取规则是根据流数据中的时间先后规则进行制定。

步骤S20：读取所述目标订单中的买方识别号，并根据所述目标订单得出订单价值分。

可以理解的是，买方识别号是商户在运营过程中通过买方在互联网上登录的设备地址来进行分配的，同一设备地址在商户后台对应唯一的买方识别号。

需要说明的是，订单价值分是该订单所代表的价值，往往通过关联订单内部的关键因素进行确定，一般由订单价格，商品利润，实际支付金额来确定。例如：甲顾客在网络购物平台上购买了商品，产生的目标订单中详情如下：商品名称A，商品总价：2000元，实际利润：200元，支付结果：成功，则通过***计算，该目标订单价值分为200。但是目标订单的价值并不能直接决定价值分，例如：当乙顾客购买商品所产生的订单实际利润达到300元，但是支付结果失败时，此订单对应的价值分就是0分。

在具体实施中，读取所述目标订单中的买方识别号是在目标订单中查找买方识别号对应的信息，当检测到对应的买方识别号为不可读取字符或者是无效长度时，将结果反馈至商户后台，对此订单进行清理。

在具体实施中，根据所述目标订单得出订单价值分是通过调用***内部的预设公式实现的，例如：在商户后台计算价值分的公式为目标订单总利润乘以订单状态值，当订单有效时订单状态值为1，当订单无效时订单状态为-1。

进一步地，为了更准确地计算出价值分，上述步骤S20还包括：读取所述目标订单中的买方识别号；从所述目标订单中获取商品价值权重以及商品价值；根据所述商品价值以及所述商品价值权重确定订单价值分。例如：商户***中存在商品A权重为50，价格为200元，出售此商品产生的利润为150元，如果用户B购买一件商品A，并且完成支付，此时对应的目标订单中对应的价值分为37.5。具体的计算方式为商品产生的利润除以总单价再乘以对应的商品权重。

可以理解的是，商品权重是商品利润占所有商品利润的比例。通过商品权重来制定价值分可以有效地检测出商户重点商品的异常订单。

步骤S30：根据所述订单价值分对所述买方识别号对应的预设存储表中的历史价值分进行更新，得到实际价值分。

需要说明的是，预设存储表为具有存储计算功能的表，占用一定空间的内存。预设存储表中的功能是存储目标订单中的信息数据，不同买方识别号的订单根据不同的预设存储表进行存储，同一买方识别号下的订单存储在同一预设存储表中。***管理员可以设置有效时间，当所述目标订单在存储表中存活规定时长后，***会保留历史价值分删除超过存活时长的订单。

可以理解的是，历史价值分为对应预设存储表在添加当前订单之前所具有的价值分。

需要说明的是，实际价值分为当先预设存储表所具有的价值分总分，例如：预设存储表A1，历史价值分为200分，添加了一个订单价值分为500分的条目进入，则A1的实际价值分为700分。

在具体实施中，根据所述订单价值分对所述买方识别号对应的预设存储表中的历史价值分进行更新，是通过对历史价值分进行相加来实现。例如：当前订单价值分为-100分，目标预设存储表的历史价值分值为50分，则对目标预设存储表中的分数相加得到-50分的订单价值分来实现更新的效果。

进一步地，为了更准确地得到实际价值分，上述步骤S30还包括：断所述买方识别号对应的目标订单增长率是否大于第一预设阈值；在所述买方识别号对应的目标订单增长率大于第一预设阈值时，在所述预设存储表中扣除所述目标订单对应的订单价值分，得到实际价值分；在所述买方识别号对应的目标订单增长率不大于第一预设阈值时，在所述预设存储表中增加所述目标订单对应的订单价值分，得到实际价值分。

需要说明的是，增长率(growth rate)也称增长速度，它是时间序列中报告期观察值与基期观察值之比减1后的结果，用％表示。由于对比的基期不同，增长率可以分为环比增长率和定基增长率。在本实施例中订单增长率根据所述买方识别号名下订单的增长值与商户订单库中所有买方订单增长值之比。若所述买方识别号名下订单突增，则所述买方识别号对应的订单增长率也会随之增加。

在具体实施中，在所述买方识别号对应的目标订单增长率大于第一预设阈值时，在所述预设存储表中扣除所述目标订单对应的订单价值分，得到实际价值分是指当买方识别号被认定增长较快时，此时买方识别号对应的订单价值分会相应变成负数。在所述买方识别号对应的目标订单增长率不大于第一预设阈值时，在所述预设存储表中增加所述目标订单对应的订单价值分，得到实际价值分。通过上述方式，再借助流数据处理引擎的实时处理能力，可以保证精确地检测异常订单量。

步骤S40：在所述实际价值分小于预设分值时，判定所述买方识别号对应的购买方存在订单量异常。

需要说明的是，预设分值为***根据商户总订单以及订单产生速度来进行设定。

在具体实施中，对于***判定异常的实时订单，会将所述订单的价值分定义成负数，对于所述买方识别号对应的存储表，一旦价值分达到负数的订单超过一定数量的时候则会由***进行判定此买方识别号对应的购买方存在订单量异常。例如：买方A一直在商户平台中大量产生未完成支付的订单，此时对应A的买方识别号实际分值就会一直在减少，当所述实际分值达到预设分值时***会判定买方A名下的订单存在异常行为。

进一步地，为了减少执行主体在异常订单检测过程中的资源浪费，上述步骤S40还包括：将订单量异常对应的所述买方识别号添加至***黑名单；拒绝所述***黑名单中所述买方识别号对应的订单分析请求。

需要说明的是，在所述买方识别号被添加进***黑名单时，将会根据买方识别号反馈信息至流数据处理引擎中，后续流数据处理引擎在处理订单日志的时候，当识别到在买方识别号出于黑名单中的目标订单时，将会直接将所述目标订单加入至异常库，并不会读取其他信息。

本实施例通过获取订单日志，并对所述订单日志进行解析得到目标订单；读取所述目标订单中的买方识别号，并根据所述目标订单得出订单价值分；根据所述订单价值分对所述买方识别号对应的预设存储表中的历史价值分进行更新，得到实际价值分；在所述实际价值分小于预设分值时，判定所述买方识别号对应的购买方存在订单量异常，通过对同一买方识别号的订单进行堆积处理，实时分析同一买方识别号订单的增长率，实现了及时发现异常订单量的效果，解决了无法对异常订单量进行检测的问题。

参考图3，图3为本发明异常订单量检测方法第二实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤S20包括：

S201：读取所述目标订单中的交易结果。

可以理解的是，读取目标订单中的交易结果是指查看目标订单中是否最终完成交易，查看交易结果字段。

在具体实施中，读取所述目标订单中的交易结果是指在所述目标订单中找到交易结果字段，查看该字段的内容。若交易结果字段为成功，则表示交易成功，若交易结果字段表示为未支付则表示交易失败。

S202：在所述目标订单中的交易结果为未完成时，判定所述目标订单不属于有效订单。

需要说明的是，在所述目标订单中的交易结果为失败时，意味着用户在这个订单中出于某方面原因并没有及时付款，但是订单的创建还是会影响商户的资源利用，因此所述目标订单不属于有效订单。

S203：根据所述目标订单中的买方识别号更新对应的预设存储表中的订单价值分。

可以理解的是，根据所述目标订单中的买方识别号更新对应的预设存储表中的订单价值分是指从所述目标订单中获取所述买方识别号，并根据所述买方识别号匹配对应预设存储表，更新所述买方识别号对应的预设存储表中存储的异常订单增长率，在所述异常订单增长率大于预设阈值时，更新所述预设存储表中的订单价值分。

本实施例通过读取所述目标订单中的交易结果；在所述目标订单中的交易结果为未完成时，判定所述目标订单不属于有效订单；根据所述目标订单中的买方识别号更新对应的预设存储表中的订单价值分。本实施例通过在关键字段进行判断，排除了无效订单，相较于传统总订单量数据检测异常，本实施例能够更精确地实现异常订单量检测，使得订单量检测更加准确。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有异常订单检测共享程序，所述异常订单量检测程序被处理器执行时实现如上文所述的异常订单量检测方法的步骤。

参照图4，图4为本发明异常订单量检测装置第一实施例的结构框图。

如图4所示，本发明实施例提出的异常订单量检测装置包括：

读取模块301，获取订单日志，并对所述订单日志进行解析得到目标订单；

解析模块302，读取所述目标订单中的买方识别号，并根据所述目标订单得出订单价值分；

更新模块303，根据所述订单价值分对所述买方识别号对应的预设存储表中的历史价值分进行更新，得到实际价值分；

判断模块304，在所述实际价值分小于预设分值时，判定所述买方识别号对应的购买方存在订单量异常。

本实施例通过获取订单日志，并对所述订单日志进行解析得到目标订单；读取所述目标订单中的买方识别号，并根据所述目标订单得出订单价值分；根据所述订单价值分对所述买方识别号对应的预设存储表中的历史价值分进行更新，得到实际价值分；在所述实际价值分小于预设分值时，判定所述买方识别号对应的购买方存在订单量异常，通过对同一买方识别号的订单进行堆积处理，实时分析同一买方识别号订单的增长率，实现了及时发现异常订单量的效果，解决了无法对异常订单量进行检测的问题。

在一实施例中，所述解析模块302，还用于读取所述目标订单中的买方识别号；从所述目标订单中获取商品价值权重以及商品价值；根据所述商品价值以及所述商品价值权重确定订单价值分。

在一实施例中，所述解析模块302，还用于读取所述目标订单中的交易结果；在所述目标订单中的交易结果为未完成时，判定所述目标订单不属于有效订单；根据所述目标订单中的买方识别号更新对应的预设存储表中的订单价值分。

在一实施例中，所述解析模块302，还用于从所述目标订单中获取所述买方识别号，并根据所述买方识别号匹配对应预设存储表；更新所述买方识别号对应的预设存储表中存储的异常订单增长率；在所述异常订单增长率大于预设阈值时，更新所述预设存储表中的订单价值分。

在一实施例中，所述更新模块303，还用于判断所述买方识别号对应的目标订单增长率是否大于第一预设阈值；在所述买方识别号对应的目标订单增长率大于第一预设阈值时，在所述预设存储表中扣除所述目标订单对应的订单价值分，得到实际价值分。

在一实施例中，所述判断模块304，还用于将订单量异常对应的所述买方识别号添加至***黑名单；拒绝所述***黑名单中所述买方识别号对应的订单分析请求。

本发明异常订单量检测装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者***不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者***中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (6)

1.一种异常订单量检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取订单日志，并对所述订单日志进行解析得到目标订单；

读取所述目标订单中的买方识别号，并根据所述目标订单得出订单价值分；

根据所述订单价值分对所述买方识别号对应的预设存储表中的历史价值分进行更新，得到实际价值分；

在所述实际价值分小于预设分值时，判定所述买方识别号对应的购买方存在订单量异常；

所述读取所述目标订单中的买方识别号，并根据所述目标订单得出订单价值分的步骤，包括：

读取所述目标订单中的买方识别号；

从所述目标订单中获取商品价值权重以及商品价值；

根据所述商品价值以及所述商品价值权重确定订单价值分；

所述根据所述订单价值分对所述买方识别号对应的预设存储表中的历史价值分进行更新，得到实际价值分的步骤，包括：

判断所述买方识别号对应的目标订单增长率是否大于第一预设阈值；

在所述买方识别号对应的目标订单增长率大于第一预设阈值时，在所述预设存储表中扣除所述目标订单对应的订单价值分，得到实际价值分；

所述判断所述买方识别号对应的目标订单增长率是否大于第一预设阈值的步骤之后，还包括：

在所述买方识别号对应的目标订单增长率不大于第一预设阈值时，在所述预设存储表中增加所述目标订单对应的订单价值分，得到实际价值分；

其中，所述目标订单为通过异常订单量检测设备在订单日志中抓取的单个订单，所述订单日志由所有目标订单组成，抓取的抓取规则在FLINK流数据处理引擎上制定，所述买方识别号是商户根据买方在互联网上登录的设备地址分配的，同一设备地址在商户后台对应唯一的买方识别号，所述订单价值分为该订单所代表的价值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述读取所述目标订单中的买方识别号，并根据所述目标订单得出订单价值分的步骤，还包括：

读取所述目标订单中的交易结果；

在所述目标订单中的交易结果为未完成时，判定所述目标订单不属于有效订单；

根据所述目标订单通过调用预设公式得出订单价值分。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述实际价值分小于预设分值时，判定所述买方识别号对应的购买方存在订单量异常的步骤之后，还包括：

将订单量异常对应的所述买方识别号添加至***黑名单；

拒绝所述***黑名单中所述买方识别号对应的订单分析请求。

4.一种异常订单量检测装置，其特征在于，所述异常订单量检测装置包括：

读取模块，用于获取订单日志，并对所述订单日志进行解析得到目标订单；

解析模块，用于读取所述目标订单中的买方识别号，并根据所述目标订单得出订单价值分；

更新模块，用于根据所述订单价值分对所述买方识别号对应的预设存储表中的历史价值分进行更新，得到实际价值分；

判断模块，用于在所述实际价值分小于预设分值时，判定所述买方识别号对应的购买方存在订单量异常;

所述解析模块，还用于读取所述目标订单中的买方识别号；从所述目标订单中获取商品价值权重以及商品价值；根据所述商品价值以及所述商品价值权重确定订单价值分；

所述更新模块，还用于判断所述买方识别号对应的目标订单增长率是否大于第一预设阈值；在所述买方识别号对应的目标订单增长率大于第一预设阈值时，在所述预设存储表中扣除所述目标订单对应的订单价值分，得到实际价值分；

所述更新模块，还用于在所述买方识别号对应的目标订单增长率不大于第一预设阈值时，在所述预设存储表中增加所述目标订单对应的订单价值分，得到实际价值分；

其中，所述目标订单为通过异常订单量检测设备在订单日志中抓取的单个订单，所述订单日志由所有目标订单组成，抓取的抓取规则在FLINK流数据处理引擎上制定，所述买方识别号是商户根据买方在互联网上登录的设备地址分配的，同一设备地址在商户后台对应唯一的买方识别号，所述订单价值分为该订单所代表的价值。

5.一种异常订单量检测设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的异常订单量检测程序，所述异常订单量检测程序配置为实现如权利要求1至3中任一项所述的异常订单量检测方法的步骤。

6.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有异常订单量检测程序，所述异常订单量检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述的异常订单量检测方法的步骤。

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