商户识别方法、装置、设备及存储介质与流程

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种商户识别方法、商户识别装置、商户识别设备以及计算机可读存储介质。

背景技术：

随着移动互联网技术的飞速发展，线下支付的应用也越来越广泛，如何针对线下支付业务开展营销活动成为了关注的焦点。

在一种技术方案中，在线下支付业务中采用收钱码支付的方案，为商户提供面对面支付能力。在该技术方案中，为推广线下支付覆盖范围，针对交通运输类商户开展营销活动，对交通运输类商户的每笔收款进行奖励，日累计完成收钱码收款笔数达到一定标准额外再进行奖励。然而，在该技术方案中，由于难以准确判断商户是否为交通运输类商户，会造成营销资源的错误投放和浪费。

技术实现要素：

本申请实施例的目的是提供一种商户识别方法、商户识别装置、商户识别设备以及计算机可读存储介质，以解决无法针对交通运输类商户进行精准营销的问题。

为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：

根据本申请实施例的第一方面，提供了一种商户识别方法，包括：获取目标商户的多笔交易的交易数据，所述交易数据包含交易位置信息；基于所述交易数据确定所述目标商户的交易特征，所述交易特征包含交易位置分布；基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易位置分布确定所述多笔交易的交易位置分布是否为离散分布；若为离散分布，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易位置分布确定所述多笔交易的交易位置分布是否为离散分布；若为离散分布，则确定所述多笔交易的交易位置是否为同一城市；若为同一城市，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易位置分布确定所述多笔交易的交易位置分布是否为离散分布；若为离散分布，则确定所述多笔交易的交易位置是否沿城市主干道分布；若沿城市主干道分布，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征还包含交易笔单价的统计特征，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易笔单价的统计特征确定所述多笔交易的交易笔单价是否满足对应统计特征的预定特征阈值，所述交易笔单价的统计特征包含交易笔单价的最大值、最小值、平均值、方差、众数以及中位数中的一种或多种；若满足对应的统计特征的预定特征阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征还包含交易笔数特征，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易笔数特征确定所述目标商户在预定时间段的平均交易笔数是否小于预定笔数阈值；若小于所述预定笔数阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征还包含交易时间间隔特征，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易时间间隔特征确定所述多笔交易中相邻两笔交易的交易时间间隔是否均大于预定时间阈值；若均大于预定时间阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征还包含同一买家的交易复购率，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：确定预定时间段内的所述交易复购率是否等于1；若所述交易复购率等于1，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易位置分布确定所述多笔交易中相邻两笔交易的交易距离；基于所述交易距离以及所述交易时间间隔特征确定所述目标商户的交易移动速度特征；若所述目标商户的交易移动速度特征小于等于预定速度阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征还包含交易应用程序特征，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易应用程序特征确定所述目标商户对应的终端上是否装有网约车司机版应用程序；若装有所述网约车司机版应用程序，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，基于所述交易位置信息确定所述目标商户的交易位置分布，包括：基于所述交易位置信息确定各笔交易的交易位置的地理位置编码；基于所述地理位置编码对所述多笔交易的交易位置进行聚类处理，确定所述目标商户的交易位置分布。

根据本申请示例的第二方面，提供了一种商户识别装置，包括：数据获取模块，用于获取目标商户的多笔交易的交易数据，所述交易数据包含交易位置信息；交易特征确定模块，用于基于所述交易数据确定所述目标商户的交易特征，所述交易特征包含交易位置分布；商户识别模块，用于基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述商户识别模块包括：第一离散确定单元，用于基于所述交易位置分布确定所述多笔交易的交易位置分布是否为离散分布；第一确定单元，用于若为离散分布，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述商户识别模块包括：第二离散确定单元，用于基于所述交易位置分布确定所述多笔交易的交易位置分布是否为离散分布；城市确定单元，用于若为离散分布，则确定所述多笔交易的交易位置是否为同一城市；第二确定单元，用于若为同一城市，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述商户识别模块包括：第三离散确定单元，用于基于所述交易位置分布确定所述多笔交易的交易位置分布是否为离散分布；第四位置分布确定单元，用于若为离散分布，则确定所述多笔交易的交易位置是否沿城市主干道分布；第三确定单元，用于若沿城市主干道分布，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征还包含交易笔单价的统计特征，所述商户识别模块包括：笔单价确定单元，用于基于所述交易笔单价的统计特征确定所述多笔交易的交易笔单价是否满足对应统计特征的预定特征阈值，所述交易笔单价的统计特征包含交易笔单价的最大值、最小值、平均值、方差、众数以及中位数中的一种或多种；第四确定单元，用于若满足对应的统计特征的预定特征阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征还包含交易笔数特征，所述商户识别模块包括：交易笔数确定单元，用于基于所述交易笔数特征确定所述目标商户在预定时间段的平均交易笔数是否小于预定笔数阈值；第五确定单元，用于若小于所述预定笔数阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征还包含交易时间间隔特征，所述商户识别模块包括：时间间隔确定单元，用于基于所述交易时间间隔特征确定所述多笔交易中相邻两笔交易的交易时间间隔是否均大于预定时间阈值；第六确定单元，用于若均大于预定时间阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征还包含同一买家的交易复购率，所述商户识别模块包括：交易复购率确定单元，用于确定预定时间段内的所述交易复购率是否等于1；第七确定单元，用于若所述交易复购率等于1，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述商户识别模块包括：距离确定单元，用于基于所述交易位置分布确定所述多笔交易中相邻两笔交易的交易距离；速度确定单元，用于基于所述交易距离以及所述交易时间间隔特征确定所述目标商户的交易移动速度特征；第八确定单元，用于若所述目标商户的交易移动速度特征小于等于预定速度阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征还包含交易应用程序特征，所述商户识别模块包括：程序确定单元，用于基于所述交易应用程序特征确定所述目标商户对应的终端上是否装有网约车司机版应用程序；第九确定单元，用于若装有所述网约车司机版应用程序，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征确定模块包括：位置编码确定单元，用于基于所述交易位置信息确定各笔交易的交易位置的地理位置编码；位置分布确定单元，用于基于所述地理位置编码对所述多笔交易的交易位置进行聚类处理，确定所述目标商户的交易位置分布。

根据本申请实施例的第三方面，提供了一种商户识别设备，包括：处理器；以及被配置成存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器实现上述第一方面中任一项所述的商户识别方法。

根据本申请实施例的第四方面，提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时实现上述第一方面中任一项所述的商户识别方法。

通过本申请实施例中的技术方案，一方面，基于目标商户的交易数据确定目标商户的交易特征，基于交易特征确定目标商户是否为交通运输类商户，由于交易特征中包含交易位置分布，从而能够根据目标商户的交易位置分布准确地确定目标商户是否为交通运输类商户；另一方面，由于能够准确地确定目标商户是否为交通运输类商户，从而能够针对交通运输类商户进行精准营销，避免营销资源的错误投放和浪费。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了根据本申请的一些实施例提供的商户识别方法的应用场景的示意框图；

图2示出了根据本申请的一些实施例提供的商户识别方法的流程示意图；

图3示出了根据本申请的一些实施例提供的确定目标商户是否为交通运输类商户的流程示意图；

图4示出了根据本申请的另一些实施例提供的确定目标商户是否为交通运输类商户的流程示意图；

图5示出了根据本申请的一些实施例提供的商户识别方法的流程示意图；

图6示出了根据本申请的一些实施例提供的商户识别装置的示意框图；

图7示出了根据本申请的一些实施例提供的商户识别模块的示意框图；以及

图8示出了根据本申请的一些实施例提供的商户识别设备的示意框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

图1示出了根据本申请的一些实施例提供的商户识别方法的应用场景的示意框图。参照图1所示，该应用场景可以包括：至少一个客户端110以及服务器端120，其中，客户端110为与目标商户对应的客户端。客户端110与服务器端120之间通过网络130进行通信。在目标商户进行交易例如通过收钱码收款时，基于lbs(locationbasedservice，基于位置的服务)获取客户端110的位置信息，客户端110在目标商户的交易完成之后，将目标商户对应的包含位置信息的交易数据发送至服务器端120。服务器端120在接收到客户端110发送的交易数据之后，将接收到的交易数据存储到存储器中。

需要说明的是，客户端110可以为手机、平板电脑、台式计算机、便携笔记本式计算机或车载式终端等。服务器120可以为包含独立主机的物理服务器，或者为主机集群承载的虚拟服务器，或者为云服务器。网络130可以为有线网络或无线网络，例如，网络130可以为公共交换电话网络(publicswitchedtelephonenetwork，pstn)或因特网。

下面结合图1的应用场景，参考图2来描述根据本申请的示例性实施例的商户识别方法。需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本申请的精神和原理而示出，本申请的实施例在此方面不受任何限制。相反，本申请的实施例可以应用于适用的任何场景。

图2示出了根据本申请的一些实施例提供的商户识别方法的流程示意图。该商户识别方法包括步骤s210至步骤s230，可以应用于图1中的服务器端。下面结合图2对示例实施例中的商户识别方法进行详细的说明。

在步骤s210中，获取目标商户的多笔交易的交易数据，其中，交易数据包含交易位置信息。

在示例实施例中，在服务器端存储有目标商户的预定时间段例如1周或1个月的交易数据，从服务器端获取目标商户的该预定时间段的多笔交易的交易数据，交易数据包含交易位置信息，也可以包含交易价格、交易时间等信息。

在步骤s220中，基于各笔交易的交易数据确定目标商户的交易特征，该交易特征包含交易位置分布。

在示例实施例中，目标商户的交易特征包含交易位置分布，基于各笔交易的交易位置信息确定各笔交易的交易位置的地理位置编码；基于地理位置编码对目标商户的多笔交易的交易位置进行聚类处理，确定目标商户的交易位置分布。例如，将各笔交易的lbs位置信息转换成geohash编码，geohash编码将二维的经纬度转换成字符串，字符串相似表示距离相近，基于各笔交易的交易位置的geohash编码对目标商户的多笔交易的交易位置进行聚类处理，得到目标商户的多笔交易的交易位置分布，其中，若目标商户的多笔交易的交易位置分布呈现单点聚集，则目标商户为固定门店的商户；若目标商户的多笔交易的交易位置呈现交易离散，则目标商户为交通运输类商户。

进一步地，在另一些示例实施例中，目标商户的交易数据还可以包含交易价格、交易时间等信息，目标商户的交易特征还可以包含交易笔单价、交易笔数、交易频率、交易移动速度中的一种或多种，这同样在本申请的保护范围内。

在步骤s230中，基于目标商户的交易特征确定目标商户是否为交通运输类商户。

在示例实施例中，若目标商户的交易位置分布呈离散点分布，则确定目标商户为交通运输类商户；若目标商户的交易位置分布呈固定点分布，则确定目标商户为固定经营商户。

进一步地，在示例实施例中，由于交通运输类商户的交易位置应集中在同一城市，为了更准确地确定目标商户是否为交通运输类商户，若确定了目标商户的多笔交易的交易位置分布为离散分布，则确定多笔交易的交易位置是否为同一城市，若为同一城市，则确定目标商户为交通运输类商户。

此外，在示例实施例中，由于交通运输类商户的交易位置应该分布在城市主干道上，为了更准确地确定目标商户是否为交通运输类商户，若确定了目标商户的多笔交易的交易位置分布为离散分布，则确定多笔交易的交易位置是否沿城市主干道分布，若沿城市主干道分布，则确定目标商户为交通运输类商户。

根据图2示例实施例中的商户识别方法，一方面，基于目标商户的交易数据确定目标商户的交易特征，基于交易特征确定目标商户是否为交通运输类商户，由于交易特征中包含交易位置分布，从而能够根据目标商户的交易位置分布准确地确定目标商户是否为交通运输类商户；另一方面，由于能够准确地确定目标商户是否为交通运输类商户，从而能够针对交通运输类商户进行精准营销，避免营销资源的错误投放和浪费。

进一步地，在示例实施例中，还可以根据目标商户的交易笔单价、交易笔数、交易频率、交易移动速度中的一种或多种确定目标商户是否为交通运输类商户，下面对上述情况进行详细的说明。

由于交通运输类商户的交易属于非并发性交易类型，每日交易笔数存在极限值。按常规运营时间算，一个交通运输类商户一天的营运时间约为12小时，1小时接单月4笔，日均接单约48笔。即使同一收钱码由两班司机运营，因夜间非交通高峰，一日接单笔数约60笔，考虑可能出现的交通高峰运营饱和的情况，交通运输类商户单日交易笔数极限值约为70笔。因此，在示例实施例中，目标商户的交易特征还包含交易笔数特征，基于交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于交易笔数特征确定目标商户在预定时间段的平均交易笔数是否小于预定笔数阈值；若小于预定笔数阈值，则确定目标商户为交通运输类商户。

由于交通运输类商户的交易并非并发交易类型，两笔交易之间存在较长的时间间隔，即使考虑到交通高峰运营饱和情况，两笔交易间隔时间的平均数应该大于10分钟。因此，在示例实施例中，目标商户的交易特征还包含交易时间间隔特征，基于交易特征确定目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于交易时间间隔特征确定所述多笔交易中相邻两笔交易的交易时间间隔是否均大于预定时间阈值；若均大于预定时间阈值，则确定目标商户为交通运输类商户。

由于交通运输类商户的客户基本上在预定时间段内仅交易1次，即复购率(同一买家在该商户下的消费笔数)接近于1，因此，在示例实施例中，目标商户的交易特征还包含同一买家的交易复购率，基于交易特征确定目标商户是否为交通运输类商户，包括：确定预定时间段内的所述交易复购率是否等于1；若所述交易复购率等于1，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

此外，由于目前国内用户出行使用网约车软件比例很高，相应地交通运输类商户也会使用网约车司机版软件进行接单。因此，在示例实施例中，获取目标商户的终端上的应用程序列表，确定目标商户的交易应用程序特征，基于该交易应用程序特征确定目标商户对应的终端上是否装有网约车司机版应用程序；若装有网约车司机版应用程序，则确定目标商户为交通运输类商户。例如，例如，可以将目标商户常用的终端的标识信息与该目标商户的终端对应的应用程序数据进行关联，可以确定目标商户的交易应用程序特征，即该目标商户的终端中是否装有网约车司机版软件的特征。

图3示出了根据本申请的一些实施例提供的确定目标商户是否为交通运输类商户的流程示意图。

参照图3所示，在步骤s310中，基于目标商户的多笔交易的交易笔单价的统计特征确定多笔交易的交易笔单价是否满足对应统计特征的预定特征阈值，交易笔单价的统计特征包含交易笔单价的最大值、最小值、平均值、方差、众数以及中位数中的一种或多种。

在示例实施例中，交通运输类商户主要以客运出租车或网约车为主，虽然各个城市因经济水平差异起步价有差异，但市内客运笔单价普遍在十几元到几十元不等，上下浮动差距不大。基于能够基于交易笔单价的统计特征例如最大值、最小值、平均值、方差、众数以及中位数等来判断目标商户是否为交通运输类商户。

例如，设交易笔单价的最小值为市内的常规起步价，最小值的预定特征阈值为5元，交易笔单价的平均值、众数以及中位数都略高于常规起步价，交易笔单价的方差至较小，判断多笔交易的交易笔单价的最大值、最小值、平均值、方差、众数以及中位数中的一种或多种是否满足对应的预定统计阈值。

在步骤s320中，若满足对应的统计特征的预定特征阈值，则确定目标商户为交通运输类商户。

在示例实施例中，若多笔交易的交易笔单价的统计特征的特征值满足对应的预定特征阈值，则确定目标商户为交通运输类商户。例如，若交易笔单价的统计特征包含最大值、最小值，最小值为5，最大值为150，若目标商户的多笔交易的交易笔单价的最大值大于等于5，小于等于150，则确定满足对应的预定特征阈值，确定目标商户为交通运输类商户。

图4示出了根据本申请的另一些实施例提供的确定目标商户是否为交通运输类商户的流程示意图。

参照图4所示，在步骤s410中，基于目标商户的多笔交易的交易位置分布确定多笔交易中相邻两笔交易的交易距离。

在示例实施例中，由于交通运输类商户具有移动的特征，通常情况下当笔交易与下笔交易之间的地理位置存在较大距离，计算相邻两笔交易的交易位置之间的距离。例如，基于通过udf函数(userdefinedfunction，用户定义函数)来计算相邻两笔交易的lbs位置之间的距离，相邻两笔交易的lbs距离的最大值应该在2千米以上。

在步骤s420中，基于交易距离以及交易时间间隔特征确定目标商户的交易移动速度特征。

在示例实施例中，基于相邻两笔交易之间的交易距离以及交易时间间隔特征确定目标商户的交易移动速度，例如，交易移动速度为：相邻两笔交易的交易距离(千米)/交易时间间隔(小时)。

在步骤s430中，若目标商户的交易移动速度特征小于等于预定速度阈值，则确定目标商户为交通运输类商户。

在示例实施例中，为了与线下产品滥用到线上的交易情况进行区分，将交易移动速度的预定速度阈值设定为200千米/小时，即目标商户的交易移动速度的特征应该小于等于该预定速度阈值例如200千米/小时，若大于该预定速度阈值，则表示目标商户为线上交易。由于交通运输类商户与线下支付产品滥用到线上的风险商户相似，容易出现被风控规则误稽核的情况，因此对交通运输类商户的准确识别有利于降低风控误打扰的情况。

图5示出了根据本申请的一些实施例提供的商户识别方法的流程示意图。

参照图5所示，在步骤s510中，基于目标商户的交易位置信息对目标商户的多笔交易的交易位置进行聚类处理，得到目标商户的多笔交易的交易位置分布。

在步骤s520中，对目标商户的交易数据进行详细的分析，例如，目标商户的交易lbs是否离散；目标商户的lbs分布是否为同城分布；目标商户的交易笔单价、交易笔数、交易频率是否满足交通运输类行业特征；目标商户的交易移动速度是否超过交通运输工具极限值；目标商户的装机应用中是否包含网约车司机软件。

在步骤s530中，输出目标商户是否为交通运输类商户的判定结果。

在本申请的示例实施例中，还提供了一种商户识别装置。参照图6所示，该商户识别装置600可以包括：数据获取模块610、交易特征确定模块620以及商户识别模块630，其中，数据获取模块610用于获取目标商户的多笔交易的交易数据，所述交易数据包含交易位置信息；交易特征确定模块620用于基于所述交易数据确定所述目标商户的交易特征，所述交易特征包含交易位置分布；商户识别模块630用于基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述商户识别模块630包括：第一离散确定单元710，用于基于所述交易位置分布确定所述多笔交易的交易位置分布是否为离散分布；第一确定单元720，用于若为离散分布，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述商户识别模块630包括：第二离散确定单元，用于基于所述交易位置分布确定所述多笔交易的交易位置分布是否为离散分布；城市确定单元，用于若为离散分布，则确定所述多笔交易的交易位置是否为同一城市；第二确定单元，用于若为同一城市，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述商户识别模块包括：第三离散确定单元，用于基于所述交易位置分布确定所述多笔交易的交易位置分布是否为离散分布；第四位置分布确定单元，用于若为离散分布，则确定所述多笔交易的交易位置是否沿城市主干道分布；第三确定单元，用于若沿城市主干道分布，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征还包含交易笔单价的统计特征，所述商户识别模块包括：笔单价确定单元，用于基于所述交易笔单价的统计特征确定所述多笔交易的交易笔单价是否满足对应统计特征的预定特征阈值，所述交易笔单价的统计特征包含交易笔单价的最大值、最小值、平均值、方差、众数以及中位数中的一种或多种；第四确定单元，用于若满足对应的统计特征的预定特征阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征还包含交易笔数特征，所述商户识别模块包括：交易笔数确定单元，用于基于所述交易笔数特征确定所述目标商户在预定时间段的平均交易笔数是否小于预定笔数阈值；第五确定单元，用于若小于所述预定笔数阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征还包含交易时间间隔特征，所述商户识别模块包括：时间间隔确定单元，用于基于所述交易时间间隔特征确定所述多笔交易中相邻两笔交易的交易时间间隔是否均大于预定时间阈值；第六确定单元，用于若均大于预定时间阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征还包含同一买家的交易复购率，所述商户识别模块包括：交易复购率确定单元，用于确定预定时间段内的所述交易复购率是否等于1；第七确定单元，用于若所述交易复购率等于1，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述商户识别模块包括：距离确定单元，用于基于所述交易位置分布确定所述多笔交易中相邻两笔交易的交易距离；速度确定单元，用于基于所述交易距离以及所述交易时间间隔特征确定所述目标商户的交易移动速度特征；第八确定单元，用于若所述目标商户的交易移动速度特征小于等于预定速度阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征还包含交易应用程序特征，所述商户识别模块包括：程序确定单元，用于基于所述交易应用程序特征确定所述目标商户对应的终端上是否装有网约车司机版应用程序；第九确定单元，用于若装有所述网约车司机版应用程序，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

在本申请的一些实施例中，基于上述方案，所述交易特征确定模块包括：位置编码确定单元，用于基于所述交易位置信息确定各笔交易的交易位置的地理位置编码；位置分布确定单元，用于基于所述地理位置编码对所述多笔交易的交易位置进行聚类处理，确定所述目标商户的交易位置分布。

根据图6的示例实施例中的商户识别装置，一方面，基于目标商户的交易数据确定目标商户的交易特征，基于交易特征确定目标商户是否为交通运输类商户，由于交易特征中包含交易位置分布，从而能够根据目标商户的交易位置分布准确地确定目标商户是否为交通运输类商户；另一方面，由于能够准确地确定目标商户是否为交通运输类商户，从而能够针对交通运输类商户进行精准营销，避免营销资源的错误投放和浪费。

本申请实施例提供的商户识别装置能够实现前述方法实施例中的各个过程，并达到相同的功能和效果，这里不再重复。

进一步地，本申请实施例还提供了一种商户识别设备，如图8所示。

商户识别设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器801和存储器802，存储器802中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器802可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器802的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括对商户识别设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地，处理器801可以设置为与存储器802通信，在商户识别设备上执行存储器802中的一系列计算机可执行指令。商户识别设备还可以包括一个或一个以上电源803，一个或一个以上有线或无线网络接口804，一个或一个以上输入输出接口805，一个或一个以上键盘806等。

在一个具体的实施例中，商户识别设备包括有存储器，以及一个或一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块，且每个模块可以包括对商户识别设备中的一系列计算机可执行指令，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令：获取目标商户的多笔交易的交易数据，所述交易数据包含交易位置信息；基于所述交易数据确定所述目标商户的交易特征，所述交易特征包含交易位置分布；基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，所述基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易位置分布确定所述多笔交易的交易位置分布是否为离散分布；若为离散分布，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，所述基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易位置分布确定所述多笔交易的交易位置分布是否为离散分布；若为离散分布，则确定所述多笔交易的交易位置是否为同一城市；若为同一城市，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，所述基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易位置分布确定所述多笔交易的交易位置分布是否为离散分布；若为离散分布，则确定所述多笔交易的交易位置是否沿城市主干道分布；若沿城市主干道分布，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，所述交易特征还包含交易笔单价的统计特征，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易笔单价的统计特征确定所述多笔交易的交易笔单价是否满足对应统计特征的预定特征阈值，所述交易笔单价的统计特征包含交易笔单价的最大值、最小值、平均值、方差、众数以及中位数中的一种或多种；若满足对应的统计特征的预定特征阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，所述交易特征还包含交易笔数特征，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易笔数特征确定所述目标商户在预定时间段的平均交易笔数是否小于预定笔数阈值；若小于所述预定笔数阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，所述交易特征还包含交易时间间隔特征，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易时间间隔特征确定所述多笔交易中相邻两笔交易的交易时间间隔是否均大于预定时间阈值；若均大于预定时间阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，所述交易特征还包含同一买家的交易复购率，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：确定预定时间段内的所述交易复购率是否等于1；若所述交易复购率等于1，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易位置分布确定所述多笔交易中相邻两笔交易的交易距离；基于所述交易距离以及所述交易时间间隔特征确定所述目标商户的交易移动速度特征；若所述目标商户的交易移动速度特征小于等于预定速度阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，所述交易特征还包含交易应用程序特征，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易应用程序特征确定所述目标商户对应的终端上是否装有网约车司机版应用程序；若装有所述网约车司机版应用程序，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，基于所述交易位置信息确定所述目标商户的交易位置分布，包括：基于所述交易位置信息确定各笔交易的交易位置的地理位置编码；基于所述地理位置编码对所述多笔交易的交易位置进行聚类处理，确定所述目标商户的交易位置分布。

本申请实施例提供的商户识别设备能够实现前述方法实施例中的各个过程，并达到相同的功能和效果，这里不再重复。

此外，本申请实施例还提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，一种具体的实施例中，该存储介质可以为u盘、光盘、硬盘等，该存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，能实现以下流程：获取目标商户的多笔交易的交易数据，所述交易数据包含交易位置信息；基于所述交易数据确定所述目标商户的交易特征，所述交易特征包含交易位置分布；基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户。

可选地，该存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，所述基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易位置分布确定所述多笔交易的交易位置分布是否为离散分布；若为离散分布，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，该存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，所述基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易位置分布确定所述多笔交易的交易位置分布是否为离散分布；若为离散分布，则确定所述多笔交易的交易位置是否为同一城市；若为同一城市，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，该存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，所述基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易位置分布确定所述多笔交易的交易位置分布是否为离散分布；若为离散分布，则确定所述多笔交易的交易位置是否沿城市主干道分布；若沿城市主干道分布，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，该存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，所述交易特征还包含交易笔单价的统计特征，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易笔单价的统计特征确定所述多笔交易的交易笔单价是否满足对应统计特征的预定特征阈值，所述交易笔单价的统计特征包含交易笔单价的最大值、最小值、平均值、方差、众数以及中位数中的一种或多种；若满足对应的统计特征的预定特征阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，该存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，所述交易特征还包含交易笔数特征，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易笔数特征确定所述目标商户在预定时间段的平均交易笔数是否小于预定笔数阈值；若小于所述预定笔数阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，该存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，所述交易特征还包含交易时间间隔特征，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易时间间隔特征确定所述多笔交易中相邻两笔交易的交易时间间隔是否均大于预定时间阈值；若均大于预定时间阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，该存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，所述交易特征还包含同一买家的交易复购率，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：确定预定时间段内的所述交易复购率是否等于1；若所述交易复购率等于1，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，该存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易位置分布确定所述多笔交易中相邻两笔交易的交易距离；基于所述交易距离以及所述交易时间间隔特征确定所述目标商户的交易移动速度特征；若所述目标商户的交易移动速度特征小于等于预定速度阈值，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，该存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，所述交易特征还包含交易应用程序特征，基于所述交易特征确定所述目标商户是否为交通运输类商户，包括：基于所述交易应用程序特征确定所述目标商户对应的终端上是否装有网约车司机版应用程序；若装有所述网约车司机版应用程序，则确定所述目标商户为交通运输类商户。

可选地，该存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，基于所述交易位置信息确定所述目标商户的交易位置分布，包括：基于所述交易位置信息确定各笔交易的交易位置的地理位置编码；基于所述地理位置编码对所述多笔交易的交易位置进行聚类处理，确定所述目标商户的交易位置分布。

本申请实施例提供的计算机可读存储介质能够实现前述方法实施例中的各个过程，并达到相同的功能和效果，这里不再重复。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(programmablelogicdevice，pld)(例如现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，fpga))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片pld上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logiccompiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(hardwaredescriptionlanguage，hdl)，而hdl也并非仅有一种，而是有许多种，如abel(advancedbooleanexpressionlanguage)、ahdl(alterahardwaredescriptionlanguage)、confluence、cupl(cornelluniversityprogramminglanguage)、hdcal、jhdl(javahardwaredescriptionlanguage)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(rubyhardwaredescriptionlanguage)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speedintegratedcircuithardwaredescriptionlanguage)与verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、可编程逻辑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：arc625d、atmelat91sam、microchippic18f26k20以及siliconelabsc8051f320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商品或者设备不仅包括那些要素，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、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。