一种违规订单识别统计方法及系统

本发明主要涉及市场业务数据处理技术领域，为了提升对电商平台等交易系统中的违规商品订单识别的效率和准确性，本发明提供一种违规订单识别统计方法及系统，其核心思想是：提取商品订单中用于进行违规识别的关键特征参数，针对每一个关键特征参数分别建立独立的卡尔曼滤波模型；将待进行违规识别的商品订单前一时刻的关键特征参数输入训练完成的卡尔曼滤波模型中，卡尔曼滤波模型输出下一时刻关键特征参数的预测值；将卡尔曼滤波模型输出的关键特征参数预测值与实际商品订单中对应的关键特征参数进行比较，判断实际商品订单是否违规，能够实现违规订单的自动化识别，大大提高了识别效率，减少误判和漏判的情况，并且降低了人工审核的成本和时间。