一种基于增强学习的跨境电商异常订单处理方法及系统

本发明涉及电子商务技术领域，公开了一种基于增强学习的跨境电商异常订单处理方法及系统，所述方法包括采集用户历史交易记录和实时行为记录，得到原始数据集；根据原始数据集，进行格式统一，得到结构化数据集并进行多维度特征提取，得到多维行为特征；根据多维行为特征，进行异常序列分析和风险等级分类，并匹配风控调整参数；根据风控调整参数和结构化数据集，进行环境分组、风险订单识别和异常特征提取，得到异常分布特征；根据异常分布特征，通过预先构建的神经网络模型进行综合风险分析，得到综合风险评分；根据综合风险评分和所述历史交易记录，进行异常订单判断和风控处理，并优化神经网络模型。本方法提高异常订单检测的准确性。