本申請涉及交易信息處理領(lǐng)域，特別是涉及一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法及搜索方法，以及一種在電子交易平臺中識別特征用戶的裝置及搜索裝置。

背景技術(shù)：
隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，電子商務(wù)在整個商業(yè)領(lǐng)域的地位越來越重要。以交易記錄為核心的誠信體系是現(xiàn)代網(wǎng)購市場的基礎(chǔ)，虛假交易會嚴(yán)重破壞整個網(wǎng)購行業(yè)的健康有序的發(fā)展。如何識別出參與虛假交易比較嚴(yán)重的賣家成為一個越來越重要的課題。目前已有的評估某個賣家參與虛假交易嚴(yán)重程度的方法是，根據(jù)已識別出來的參與虛假交易的買家數(shù)據(jù)，計算某個賣家在過去一段時間內(nèi)有過交易行為的所有買家的數(shù)量和這些買家中屬于虛假交易買家的數(shù)量，然后根據(jù)虛假交易買家數(shù)與所有買家數(shù)的比例，再根據(jù)這個0到1之間的比例值，去評估這個賣家參與虛假交易的嚴(yán)重程度，分?jǐn)?shù)越高，表示越嚴(yán)重，然后將評分符合預(yù)設(shè)條件的用戶作為特征用戶。以上現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題是：現(xiàn)有的只看虛假交易買家與所有買家的比例值，并不能有效反應(yīng)真實情況。例如，賣家A的所有買家數(shù)為1，虛假交易買家數(shù)為1，虛假交易的比值為1。賣家B的所有買家數(shù)為10，虛假交易買家數(shù)為8，虛假交易的比值為0.8。根據(jù)原有方法，賣家A參與虛假交易的嚴(yán)重程度要高于賣家B，但是，考慮到虛假交易買家的數(shù)量，賣家B參與虛假交易的嚴(yán)重程度應(yīng)該比賣家A更嚴(yán)重，并不符合真實情況。用戶搜索相應(yīng)商品的賣家的時候，依據(jù)虛假交易賣家分并不能識別出真正參與虛假交易比較嚴(yán)重的賣家，從而給用戶的網(wǎng)上購物帶來了一定的風(fēng)險。因此，目前需要本領(lǐng)域技術(shù)人員解決的一個技術(shù)問題就是，提供一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法，使得識別出的特征用戶參與虛假交易的嚴(yán)重程度更接近真實情況，避免虛假交易，提高網(wǎng)絡(luò)購物的交易安全。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
本申請?zhí)峁┮环N在電子交易平臺中識別特征用戶的方法，使得識別出的特征用戶參與虛假交易的嚴(yán)重程度更接近真實情況。本申請還提供了一種在電子交易平臺中識別特征用戶的裝置，用以保證上述方法在實際中的應(yīng)用及實現(xiàn)。為了解決上述問題，本申請公開了一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法，所述電子交易平臺中的部分或全部用戶具備第一屬性和所述第一屬性的初始第一特征子參數(shù)、以及第二屬性和所述第二屬性的初始第二特征子參數(shù)；至少一部分所述用戶之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系；所述方法包括：步驟a、依據(jù)各用戶的第一屬性所關(guān)聯(lián)的用戶的第二特征子參數(shù)X，計算各用戶的第一特征子參數(shù)Y；步驟b、依據(jù)各用戶的第二屬性所關(guān)聯(lián)的用戶的第一特征子參數(shù)Y，計算各用戶的第二特征子參數(shù)X；按照第一特征子參數(shù)Y或第二特征子參數(shù)X，提取預(yù)設(shè)個數(shù)的用戶作為特征用戶。優(yōu)選的，步驟a和步驟b中所述計算為迭代計算，所述方法還包括：將各用戶的第二特征子參數(shù)X引入步驟a，進行迭代處理，直至滿足預(yù)設(shè)條件。優(yōu)選的，所述預(yù)設(shè)條件為，進行迭代的次數(shù)大于第一預(yù)設(shè)閾值。優(yōu)選的，所述預(yù)設(shè)條件為，各用戶的第N次迭代的第一特征子參數(shù)Y與第N-1次迭代的第一特征子參數(shù)Y之間的統(tǒng)計差值小于第二預(yù)設(shè)閾值，其中，N大于1。優(yōu)選的，所述預(yù)設(shè)條件為，各用戶的第N次迭代的第二特征子參數(shù)X與第N-1次迭代的第二特征子參數(shù)X之間的統(tǒng)計差值小于第三預(yù)設(shè)閾值，其中，N大于1。優(yōu)選的，所述初始第一特征子參數(shù)均為0，通過以下步驟為各用戶設(shè)定初始第二特征子參數(shù)X：針對各個用戶，在預(yù)置的虛假交易數(shù)據(jù)庫中進行搜索；若在所述虛假交易數(shù)據(jù)庫中存在該用戶，則設(shè)定該用戶的第二特征子參數(shù)X為m，其中，m為正數(shù)；若不存在該用戶，則設(shè)定該用戶的第二特征子參數(shù)X為0。優(yōu)選的，所述第一屬性為賣家，所述第一特征子參數(shù)為賣家參與虛假交易嚴(yán)重程度的評分，所述各用戶的第一屬性所關(guān)聯(lián)的用戶為，與具備第一屬性的當(dāng)前各用戶發(fā)生交易關(guān)系的具備第二屬性的用戶；所述第二屬性為買家，所述第二特征子參數(shù)為買家參與虛假交易嚴(yán)重程度的評分，所述各用戶的第二屬性所關(guān)聯(lián)的用戶為，與具備第二屬性的當(dāng)前各用戶發(fā)生交易關(guān)系的具備第一屬性的用戶；所述第一屬性所關(guān)聯(lián)的用戶，和第二屬性所關(guān)聯(lián)的用戶，在預(yù)置的交易數(shù)據(jù)庫中搜索，所述交易數(shù)據(jù)庫包含各次交易中的發(fā)生交易關(guān)系的具備第一屬性的用戶和具備第二屬性的用戶。本申請還提供了另一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法，所述電子交易平臺中的部分或全部用戶具備賣家屬性和所述賣家屬性的初始賣家分、以及買家屬性和所述買家屬性的初始買家分；至少一部分所述用戶之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，所述方法包括：步驟a、提取當(dāng)前各用戶賣家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的買家屬性所對應(yīng)的買家分X，計算所述賣家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的買家分X的加權(quán)平均值與第一平衡參數(shù)之積，得到賣家分Y，所述第一平衡參數(shù)與關(guān)聯(lián)用戶的個數(shù)相對應(yīng)；步驟b、提取當(dāng)前各用戶買家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的賣家屬性所對應(yīng)的賣家分Y，計算所述買家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的賣家分Y的加權(quán)平均值與第二平衡參數(shù)之積，得到買家分X，所述第一平衡參數(shù)與賣家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的個數(shù)相對應(yīng)；將各用戶的買家分X引入步驟a，進行迭代處理，直至迭代次數(shù)滿足大于第一預(yù)設(shè)閾值，或各用戶的第N次與第N-1次迭代的賣家分Y的統(tǒng)計差值小于第二預(yù)設(shè)閾值，或各用戶的第N次與第N-1次迭代的買家分X的統(tǒng)計差值小于第三預(yù)設(shè)閾值，其中，N大于1；按照賣家分Y或買家分X，提取預(yù)設(shè)個數(shù)的用戶作為特征用戶。本申請還提供了另一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法，所述電子交易平臺中的部分或全部用戶具備賣家屬性和所述賣家屬性的初始賣家分、以及買家屬性和所述買家屬性的初始買家分；至少一部分所述用戶之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，所述方法包括：步驟a、依據(jù)計算各用戶的賣家分，其中，Si為n個用戶中用戶i的賣家分，Bj為用戶i作為賣家所關(guān)聯(lián)的買家j的買家分，E為存放買家和賣家對應(yīng)關(guān)系的交易數(shù)據(jù)庫，Sdegreei為用戶i對應(yīng)的買家j的個數(shù)，f(Sdegreei)為與關(guān)聯(lián)買家個數(shù)相對應(yīng)的第一平衡參數(shù)，其中，n大于或等于1；步驟b、依據(jù)計算各用戶的買家分，其中，Bi為n個用戶中用戶i的買家分，Sj為用戶i作為買家所關(guān)聯(lián)的賣家j的賣家分，E為存放買家和賣家對應(yīng)關(guān)系的交易數(shù)據(jù)庫，Bdegreei為用戶i對應(yīng)的賣家j的個數(shù)，f(Bdegreei)為與關(guān)聯(lián)賣家個數(shù)相對應(yīng)的第二平衡參數(shù)；將各用戶的買家分Bi引入步驟a，進行迭代處理，直至迭代次數(shù)滿足大于第一預(yù)設(shè)閾值，或各用戶的第N次與第N-1次迭代的賣家分Sj的統(tǒng)計差值小于第二預(yù)設(shè)閾值，或各用戶的第N次與第N-1次迭代的買家分Bi的統(tǒng)計差值小于第三預(yù)設(shè)閾值，其中，N大于1；按照賣家分Sj或買家分Bi，提取預(yù)設(shè)個數(shù)的用戶作為特征用戶。本申請還提供了一種在電子交易平臺中的搜索方法，所述方法包括：接收用戶的搜索請求；將與搜索請求匹配的信息返回；其中，所述返回信息中包括賣家信息并參考所述第一特征子參數(shù)，所述第一特征子參數(shù)通過上述任一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法計算得到。優(yōu)選的，所述第一特征子參數(shù)為賣家分，通過以下步驟參考所述第一特征子參數(shù)：將各賣家的賣家分值按照從小到大排序；將排序靠前的至少1個賣家的商品信息返回給用戶。優(yōu)選的，所述第一特征子參數(shù)為賣家分，通過以下步驟參考所述第一特征子參數(shù)：過濾賣家分值大于第四預(yù)設(shè)閾值的賣家；將過濾后剩余的賣家的商品信息返回給用戶。本申請還提供了一種在電子交易平臺中識別特征用戶的裝置，所述電子交易平臺中的部分或全部用戶具備第一屬性和所述第一屬性的初始第一特征子參數(shù)、以及第二屬性和所述第二屬性的初始第二特征子參數(shù)；至少一部分所述用戶之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系；所述裝置包括：第一特征子參數(shù)計算模塊，用于依據(jù)各用戶的第一屬性所關(guān)聯(lián)的用戶的第二特征子參數(shù)X，計算各用戶的第一特征子參數(shù)Y；第二特征子參數(shù)計算模塊，用于依據(jù)各用戶的第二屬性所關(guān)聯(lián)的用戶的第一特征子參數(shù)Y，計算各用戶的第二特征子參數(shù)X；特征用戶提取模塊，用于按照第一特征子參數(shù)Y或第二特征子參數(shù)X，提取預(yù)設(shè)個數(shù)的用戶作為特征用戶。優(yōu)選的，第一特征子參數(shù)計算模塊和第二特征子參數(shù)計算模塊中所述計算為迭代計算，所述裝置還包括：迭代模塊，用于將各用戶的第二特征子參數(shù)X引入第一特征子參數(shù)計算模塊，進行迭代處理，直至滿足預(yù)設(shè)條件。本申請還提供了一種在電子交易平臺中識別特征用戶的裝置，所述電子交易平臺中的部分或全部用戶具備賣家屬性和所述賣家屬性的初始賣家分、以及買家屬性和所述買家屬性的初始買家分；至少一部分所述用戶之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，所述裝置包括：賣家分計算模塊，用于提取當(dāng)前各用戶賣家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的買家屬性所對應(yīng)的買家分X，計算所述賣家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的買家分X的加權(quán)平均值與第一平衡參數(shù)之積，得到賣家分Y，所述第一平衡參數(shù)與賣家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的個數(shù)相對應(yīng)；買家分計算模塊，用于提取當(dāng)前各用戶買家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的賣家屬性所對應(yīng)的賣家分Y，計算所述買家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的賣家分Y的加權(quán)平均值與第二平衡參數(shù)之積，得到買家分X，所述第二平衡參數(shù)與買家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的個數(shù)相對應(yīng)；迭代模塊，用于將各用戶的買家分X引入步驟a，進行迭代處理，直至迭代次數(shù)滿足大于第一預(yù)設(shè)閾值，或各用戶的第N次與第N-1次迭代的賣家分Y的統(tǒng)計差值小于第二預(yù)設(shè)閾值，或各用戶的第N次與第N-1次迭代的買家分X的統(tǒng)計差值小于第三預(yù)設(shè)閾值，其中，N大于1；特征用戶提取模塊，用于按照賣家分Y或買家分X，提取預(yù)設(shè)個數(shù)的用戶作為特征用戶。本申請還提供了一種在電子交易平臺中識別特征用戶的裝置，所述電子交易平臺中的部分或全部用戶具備賣家屬性和所述賣家屬性的初始賣家分、以及買家屬性和所述買家屬性的初始買家分；至少一部分所述用戶之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，所述裝置包括：賣家分計算模塊，用于依據(jù)計算各用戶的賣家分，其中，Si為n個用戶中用戶i的賣家分，Bj為用戶i作為賣家所關(guān)聯(lián)的買家j的買家分，E為存放買家和賣家對應(yīng)關(guān)系的交易數(shù)據(jù)庫，Sdegreei為用戶i對應(yīng)的買家j的個數(shù)，f(Sdegreei)為與關(guān)聯(lián)買家個數(shù)相對應(yīng)的第一平衡參數(shù)，其中，n大于或等于1；買家分計算模塊，用于依據(jù)計算各用戶的買家分，其中，Bi為n個用戶中用戶i的買家分，Sj為用戶i作為買家所關(guān)聯(lián)的賣家j的賣家分，E為存放買家和賣家對應(yīng)關(guān)系的交易數(shù)據(jù)庫，Bdegreei為用戶i對應(yīng)的賣家j的個數(shù)，f(Bdegreei)為與關(guān)聯(lián)賣家個數(shù)相對應(yīng)的第二平衡參數(shù)；迭代模塊，用于將各用戶的買家分Bi引入步驟a，進行迭代處理，直至迭代次數(shù)滿足大于第一預(yù)設(shè)閾值，或各用戶的第N次與第N-1次迭代的賣家分Sj的統(tǒng)計差值小于第二預(yù)設(shè)閾值，或各用戶的第N次與第N-1次迭代的買家分Bi的統(tǒng)計差值小于第三預(yù)設(shè)閾值，其中，N大于1；特征用戶提取模塊，用于按照賣家分Sj或買家分Bi，提取預(yù)設(shè)個數(shù)的用戶作為特征用戶。本申請還提供了一種在電子交易平臺中的搜索裝置，所述方法包括：搜索請求接收模塊，用于接收用戶的搜索請求；匹配信息返回模塊，用于將與搜索請求匹配的信息返回；其中，所述返回信息中包括賣家信息并參考所述第一特征子參數(shù)，所述第一特征子參數(shù)通過上述任一種在電子交易平臺中識別特征用戶的裝置計算得到。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請具有以下優(yōu)點：依據(jù)已識別出的參與虛假交易的買家分，統(tǒng)計各賣家的參與虛假交易的賣家分，并依據(jù)得到的賣家分統(tǒng)計各用戶的買家分，并進行多輪迭代，然后提取賣家分或買家分較大的用戶作為特征用戶。與現(xiàn)有技術(shù)相比，首先，本申請在生成各用戶的賣家分時，不僅考慮了參與虛假交易的買家的比例，還考慮了依據(jù)總體買家的數(shù)量設(shè)定相應(yīng)的平衡參數(shù)和各買家的買家分，使得計算出的賣家分更加接近真實情況，進而使得識別出的特征用戶參與虛假交易的嚴(yán)重程度更接近真實情況，依據(jù)識別出的特征用戶，消費者在搜索相應(yīng)商品賣家的時候，可以避免參與虛假交易，提高網(wǎng)絡(luò)交易的安全性，節(jié)省了消費者識別賣家所花費的時間，提高了商品賣家推薦的準(zhǔn)確性，減輕了服務(wù)器的負(fù)擔(dān)和網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用。其次，本申請依據(jù)各賣家的賣家分計算相應(yīng)買家的買家分，并進行多次迭代，將已識別的買家的數(shù)據(jù)擴散到未識別的買家和賣家上，不僅依據(jù)已識別出的虛假交易買家的分?jǐn)?shù)對賣家做一個參與虛假交易行為可能性的一個評估，也對未識別的買家進行了評估，對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行了充分的利用，使賣家也可以依據(jù)識別出的特征用戶，避免與參與虛假交易比較嚴(yán)重的買家進行交易。附圖說明圖1是本申請的一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法實施例1的流程圖；圖2是本申請的一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法實施例2的流程圖；圖3是本申請的一種在電子交易平臺中的搜索方法實施例的流程圖；圖4是本申請的一種在電子交易平臺中識別特征用戶的裝置實施例1的結(jié)構(gòu)框圖；圖5是本申請的一種在電子交易平臺中識別特征用戶的裝置實施例2的結(jié)構(gòu)框圖；圖6是本申請的一種在電子交易平臺中的搜索裝置實施例的結(jié)構(gòu)框圖。具體實施方式為使本申請的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本申請作進一步詳細(xì)的說明。網(wǎng)購中虛假交易的識別越來越重要，目前已有的識別參與虛假交易賣家的方法僅僅依據(jù)虛假交易買家與所有買家的比例值，來評估這個賣家參與虛假交易的嚴(yán)重程度，并不能反映賣家的真實情況，用戶搜索相應(yīng)商品的賣家的時候，依據(jù)虛假交易賣家分并不能識別出真正參與虛假交易比較嚴(yán)重的賣家，從而給用戶的網(wǎng)上購物帶來了一定的風(fēng)險。本申請的核心構(gòu)思之一在于，依據(jù)已識別出的參與虛假交易的買家分，計算各賣家的賣家分，然后依據(jù)各個賣家的賣家分，計算相應(yīng)買家的買家分，并進行多次迭代，使得識別出的特征用戶參與虛假交易的嚴(yán)重程度更接近真實情況，避免虛假交易，提高網(wǎng)絡(luò)購物的交易安全。參考圖1，其示出了本申請的一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法實施例1的流程圖，具體可以包括以下步驟：步驟101、依據(jù)各用戶的第一屬性所關(guān)聯(lián)的用戶的第二特征子參數(shù)X，計算各用戶的第一特征子參數(shù)Y。在本申請中，所述電子交易平臺中的部分或全部用戶具備第一屬性和所述第一屬性的初始第一特征子參數(shù)、以及第二屬性和所述第二屬性的初始第二特征子參數(shù)。優(yōu)選的，所述第一屬性可以為賣家，所述第一特征子參數(shù)可以為賣家參與虛假交易嚴(yán)重程度的評分，所述當(dāng)前各用戶第一屬性所關(guān)聯(lián)的用戶可以為，與具備第一屬性的當(dāng)前各用戶發(fā)生交易關(guān)系的具備第二屬性的用戶。相應(yīng)的，所述第二屬性可以為買家，所述第二特征子參數(shù)可以為買家參與虛假交易嚴(yán)重程度的評分，所述當(dāng)前各用戶第二屬性所關(guān)聯(lián)的用戶可以為，與具備第二屬性的當(dāng)前各用戶發(fā)生交易關(guān)系的具備第一屬性的用戶。參與交易的雙方分別具備賣家屬性和買家屬性，在電子交易平臺中，依據(jù)各用戶在交易中的角色的不同，用戶可以具備賣家屬性和買家屬性，也即是，各用戶均可以作為賣家和買家，作為賣家的時候有相應(yīng)的賣家分，作為買家的時候有相應(yīng)的買家分。在電子交易平臺中，至少一部分所述用戶之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，其中，所述第一屬性所關(guān)聯(lián)的用戶，和第二屬性所關(guān)聯(lián)的用戶，可以在預(yù)置的交易數(shù)據(jù)庫中搜索，所述交易數(shù)據(jù)庫包含了各次交易中的發(fā)生交易關(guān)系的具備第一屬性的用戶和具備第二屬性的用戶。所述用戶的第一屬性所關(guān)聯(lián)的用戶為，與具備賣家屬性的當(dāng)前各用戶發(fā)生交易關(guān)系的具備買家屬性的用戶，可以理解為當(dāng)前用戶作為賣家時對應(yīng)的買家。每筆交易對應(yīng)的買家和賣家以及交易關(guān)系都會記錄到預(yù)置的交易數(shù)據(jù)庫中，可以在交易數(shù)據(jù)庫中搜索各用戶作為買家時對應(yīng)的賣家，以及作為賣家時對應(yīng)的買家。相關(guān)服務(wù)器可周期性的(比如每天)把數(shù)據(jù)導(dǎo)入到該數(shù)據(jù)庫中。優(yōu)選的，可以通過以下子步驟來計算各用戶的第一特征子參數(shù)Y，即賣家分Y：子步驟S11、提取當(dāng)前各用戶賣家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的買家屬性所對應(yīng)的買家分X；子步驟S12、計算所述賣家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的買家分X的加權(quán)平均值與第一平衡參數(shù)之積，得到賣家分Y，所述第一平衡參數(shù)與賣家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的個數(shù)相對應(yīng)。進一步優(yōu)選的，可以采用以下公式進行上述計算各用戶的賣家分：其中，Si為n個用戶中用戶i的賣家分，Bj為用戶i作為賣家所關(guān)聯(lián)的買家j的買家分，E為存放買家和賣家對應(yīng)關(guān)系的交易數(shù)據(jù)庫，Sdegreei為用戶i對應(yīng)的買家j的個數(shù)，f(Sdegreei)為與關(guān)聯(lián)買家個數(shù)相對應(yīng)的第一平衡參數(shù)，其中，n大于或等于1。區(qū)別于現(xiàn)有技術(shù)，本申請在統(tǒng)計用戶的第一特征子參數(shù)即賣家分時，不僅考慮了其關(guān)聯(lián)用戶的第二特征子參數(shù)，即對應(yīng)買家的買家分，還考慮了對應(yīng)的關(guān)聯(lián)用戶的個數(shù)，針對不同個數(shù)的關(guān)聯(lián)用戶，設(shè)定相應(yīng)的第一平衡參數(shù)，將關(guān)聯(lián)用戶的第二特征子參數(shù)的加權(quán)平均值與第一平衡參數(shù)的積，作為當(dāng)前用戶的第一特征子參數(shù)。設(shè)定第一平衡參數(shù)的目的是為了在虛假買家數(shù)和虛假買家比例之間做一個權(quán)衡。具體數(shù)值可以根據(jù)具體情況作相關(guān)調(diào)整。例如，設(shè)定買家個數(shù)(f(Sdegree))和第一平衡參數(shù)(Sdegree)的映射關(guān)系為，Sdegree＝1，f(Sdegree)＝1/3；Sdegree＝2，f(Sdegree)＝1/2；Sdegree>2，f(Sdegree)＝1。當(dāng)一個賣家A對應(yīng)的總買家數(shù)為1，虛假交易買家數(shù)為1，虛假交易買家比例為1，與一個賣家B對應(yīng)的總買家數(shù)為3，虛假交易買家數(shù)為1，虛假交易買家比例為1/3，這兩個賣家的參與虛假交易的嚴(yán)重比例是等價的。在具體的實現(xiàn)中，所述初始第一特征子參數(shù)可以均設(shè)置為0，可以通過以下步驟為各用戶設(shè)定初始第二特征子參數(shù)X：子步驟S11、針對各個用戶，在預(yù)置的虛假交易數(shù)據(jù)庫中進行搜索；子步驟S12、若在所述虛假交易數(shù)據(jù)庫中存在該用戶，則設(shè)定該用戶的第二特征子參數(shù)X為m，其中m為正數(shù)；若不存在該用戶，則設(shè)定該用戶的第二特征子參數(shù)X為0。預(yù)置的虛假交易數(shù)據(jù)庫中包括了多個以買家屬性參與過虛假交易的用戶，即參與過虛假交易的買家?？梢酝ㄟ^分析在買家的交易過程中，是否出現(xiàn)一些異于正常交易行為的特征，來識別虛假交易買家。例如，購買實體貨物后，賣家剛發(fā)出貨物，買家就確認(rèn)已收貨；買家以遠(yuǎn)低于正常的價格購買商品(例如1000元的手機，賣家在后臺修改價格，以1元錢的價格賣給買家)；買家后臺發(fā)現(xiàn)有大量同IP買家購買同一商品等。在具體的實現(xiàn)中，可以由數(shù)據(jù)評測專家評測買家的交易行為，或通過對買家的交易數(shù)據(jù)進行處理和識別得到一批參與虛假交易的買家集合。針對各用戶在虛假交易數(shù)據(jù)庫中進行搜索，若存在該用戶，則說明該用戶曾經(jīng)以買家的身份參與過虛假交易，可以將其第二特征子參數(shù)設(shè)定為n(n為正數(shù)，例如1)，若不存在，可以將該用戶的第二特征子參數(shù)設(shè)定為0，以區(qū)別參與過虛假交易和未參與過虛假交易的買家。步驟102、依據(jù)各用戶的第二屬性所關(guān)聯(lián)的用戶的第一特征子參數(shù)Y，計算各用戶的第二特征子參數(shù)X。優(yōu)選的，可以通過以下子步驟來計算各用戶的第二特征子參數(shù)X，即買家分X。子步驟S31、提取當(dāng)前各用戶買家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的賣家屬性所對應(yīng)的賣家分Y；子步驟S32、計算所述買家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的賣家分Y的加權(quán)平均值與第二平衡參數(shù)之積，得到買家分X，所述第二平衡參數(shù)與買家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的個數(shù)相對應(yīng)。進一步優(yōu)選的，可以依據(jù)以下公式進行上述計算各用戶的買家分：其中，Bi為n個用戶中用戶i的買家分，Sj為用戶i作為買家所關(guān)聯(lián)的賣家j的賣家分，E為存放買家和賣家對應(yīng)關(guān)系的交易數(shù)據(jù)庫，Bdegreei為用戶i對應(yīng)的賣家j的個數(shù)，f(Bdegreei)為與關(guān)聯(lián)賣家個數(shù)相對應(yīng)的第二平衡參數(shù)，其中，n大于或等于1。在具體的實現(xiàn)中，所述當(dāng)前各用戶買家屬性所關(guān)聯(lián)的用戶可以為，與具備買家屬性的當(dāng)前各用戶發(fā)生交易關(guān)系的具備賣家屬性的用戶。在步驟101中已統(tǒng)計了各用戶賣家屬性對應(yīng)的第一特征子參數(shù)，即各用戶作為賣家的賣家分，本步驟中可以依據(jù)與具備買家屬性的當(dāng)前各用戶發(fā)生交易關(guān)系的具備賣家屬性的用戶的第一特征子參數(shù)，統(tǒng)計各用戶的第二特征子參數(shù)，即依據(jù)各用戶作為買家時對應(yīng)賣家的賣家分，統(tǒng)計各用戶的買家分。不僅得到了各用戶作為賣家的賣家分，還對各用戶作為買家時參與虛假交易的可能性進行評估，得到各用戶作為買家時參與虛假交易的買家分。具體的，可以在交易數(shù)據(jù)庫中提取各用戶作為買家時所對應(yīng)的賣家，統(tǒng)計對應(yīng)賣家的個數(shù)，此處，針對不同的賣家個數(shù)設(shè)定相應(yīng)的第二平衡參數(shù)，在虛假賣家數(shù)和虛假賣家比例之間做一個平衡，將關(guān)聯(lián)用戶的賣家分的加權(quán)平均值與第二平衡參數(shù)的積，作為當(dāng)前用戶的買家分。例如，可以設(shè)定賣家個數(shù)(f(Bdegree))和第二平衡參數(shù)(Bdegree)的映射關(guān)系為，Bdegree＝1，f(Bdegree)＝1/3；Bdegree＝2，f(Bdegree)＝1/2；Bdegree>2，f(Bdegree)＝1。步驟103、按照第一特征子參數(shù)Y或第二特征子參數(shù)X，提取預(yù)設(shè)個數(shù)的用戶作為特征用戶。具體的，可以將第一特征子參數(shù)或第二特征子參數(shù)分別按照從大到小的順序進行排序，依據(jù)排序提取預(yù)設(shè)個數(shù)的用戶作為特征用戶，其中包括了第一特征子參數(shù)(即賣家分)較大的用戶或第二特征子參數(shù)(即買家分)較大的用戶。提取特征用戶之后，可以對特征用戶進行一定的處罰或是將特征用戶的名單進行公布等處理。參考圖2，其示出了本申請的一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法實施例2的流程圖，所述電子交易平臺中的部分或全部用戶具備第一屬性和所述第一屬性的初始第一特征子參數(shù)、以及第二屬性和所述第二屬性的初始第二特征子參數(shù)；至少一部分所述用戶之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系；具體可以包括以下步驟：步驟201、依據(jù)各用戶的第一屬性所關(guān)聯(lián)的用戶的第二特征子參數(shù)X，計算各用戶的第一特征子參數(shù)Y；步驟202、依據(jù)各用戶的第二屬性所關(guān)聯(lián)的用戶的第一特征子參數(shù)Y，計算各用戶的第二特征子參數(shù)X；步驟203、將各用戶的第二特征子參數(shù)X引入步驟201，進行迭代處理，直至滿足預(yù)設(shè)條件。與上個實施例不同的是，在本實施例中，步驟101和步驟102中的計算為迭代計算，迭代計算直至滿足預(yù)設(shè)條件時終止。本實施例中，所述方法的各個步驟按照預(yù)設(shè)次數(shù)循環(huán)執(zhí)行，通過對第一特征子參數(shù)和第二特征子參數(shù)的多次迭代統(tǒng)計，使得識別出來的參與虛假交易的買家信息通過多輪迭代影響到未識別出的參與虛假交易買家和賣家。在本申請的一種優(yōu)選實施例中，所述預(yù)設(shè)條件可以為，進行迭代的次數(shù)大于第一預(yù)設(shè)閾值。在本申請的另一種優(yōu)選實施例中，所述預(yù)設(shè)條件可以為，各用戶的第N次迭代的第一特征子參數(shù)Y與第N-1次迭代的第一特征子參數(shù)Y之間的統(tǒng)計差值小于第二預(yù)設(shè)閾值，其中，N大于1?；?，所述預(yù)設(shè)條件可以為，各用戶的第N次迭代的第二特征子參數(shù)X與第N-1次迭代的第二特征子參數(shù)X之間的統(tǒng)計差值小于第三預(yù)設(shè)閾值，其中，N大于1。與上個實施例不同之處在于，本實施例中依據(jù)迭代次數(shù)、或本次計算的第一或第二特征子參數(shù)與上次計算的特征子參數(shù)的差值來判斷是否需要繼續(xù)循環(huán)執(zhí)行各個步驟。具體的，各用戶的第N次迭代的第一特征子參數(shù)Y與第N-1次迭代的第一特征子參數(shù)Y之間的統(tǒng)計差值可以為，當(dāng)次計算的第一特征子參數(shù)與上一次計算的第一特征子參數(shù)的差值的絕對值之和；各用戶的第N次迭代的第二特征子參數(shù)X與第N-1次迭代的第二特征子參數(shù)X之間的統(tǒng)計差值可以為，當(dāng)次計算的第二特征子參數(shù)與上次計算的第二特征子參數(shù)的差值絕對值之和。在具體的實現(xiàn)中，可以依據(jù)實際需要設(shè)置預(yù)設(shè)條件。步驟204、按照第一特征子參數(shù)Y或第二特征子參數(shù)X，提取預(yù)設(shè)個數(shù)的用戶作為特征用戶。參考圖3，其示出了本申請的一種在電子交易平臺中的搜索方法實施例的流程圖，具體可以包括以下步驟：步驟301、接收用戶的搜索請求；步驟302、將與搜索請求匹配的信息返回。用戶提交搜索請求要求返回搜索信息，服務(wù)器接收到搜索請求后將會返回與搜索請求匹配的結(jié)果，在本申請中，所述返回信息中包括賣家信息。同時，為避免消費者參與到虛假交易中，對于初步搜索結(jié)果，要過濾掉其中參與虛假交易比較嚴(yán)重的賣家，本申請中，將賣家的第一特診子參數(shù)作為主要參考因素，所述返回信息已經(jīng)參考實施例1或?qū)嵤├?中所述第一特征子參數(shù)，所述第一特征子參數(shù)通過實施例1或?qū)嵤├?所述方法計算得到。在本實施例中，所述第一特征子參數(shù)為賣家分，賣家分表示賣家參與虛假交易嚴(yán)重程度，賣家分越高，用戶作為賣家參與虛假交易的嚴(yán)重程度越高。在本申請的一種優(yōu)選示例中，可以通過以下子步驟參考所述第一特征子參數(shù)：子步驟S41、將各賣家的賣家分值按照從小到大排序；子步驟S42、將排序靠前的至少1個賣家的商品信息返回給用戶。在本申請的另一種優(yōu)選示例中，可以通過以下子步驟參考所述第一特征子參數(shù)：子步驟S51、過濾賣家分值大于第四預(yù)設(shè)閾值的賣家；子步驟S52、將過濾后剩余的賣家的商品信息返回給用戶。服務(wù)器依據(jù)用戶搜索請求搜索了相應(yīng)的賣家信息后，還需要參考各賣家的賣家分值對賣家進行過濾。在本示例中，可以將初步搜索得到的賣家的賣家分值進行排序，將賣家分值從小到大的至少一個賣家的商品信息返回給用戶。在另一種優(yōu)選示例中，也可以設(shè)定一個預(yù)設(shè)閾值，將賣家分值大于預(yù)設(shè)閾值的賣家過濾掉，剩余的賣家作為最終結(jié)果，將相應(yīng)的商品信息返回給用戶。為使本領(lǐng)域技術(shù)人員更好地理解本申請，以下通過一個具體的例子說明在電子交易平臺中如何在電子交易平臺中進行搜索的。某消費者需要購買一臺電腦，在某購物網(wǎng)站的搜索欄輸入“電腦”，服務(wù)器接收到搜索請求后，在預(yù)置的賣家數(shù)據(jù)庫中搜索出銷售電腦的賣家A、B、C、D、E和F，并作為初步搜索結(jié)果。賣家A、B、C、D、E和F的賣家分的大小可以在預(yù)置的賣家分?jǐn)?shù)據(jù)庫中查到。賣家參數(shù)數(shù)據(jù)庫中保存了購物網(wǎng)站所有用戶的賣家分，通過以下步驟預(yù)置賣家分?jǐn)?shù)據(jù)庫：首先，預(yù)置虛假交易數(shù)據(jù)庫和交易數(shù)據(jù)庫，交易數(shù)據(jù)庫中存放了每筆交易中的買家和賣家，及其交易關(guān)系。虛假交易數(shù)據(jù)庫通過對買家的交易行為評測得到的一批虛假交易買家集合。網(wǎng)站的各用戶具備買家屬性和賣家屬性，針對各用戶設(shè)定虛假交易分?jǐn)?shù)對，包括買家分和賣家分，對于用戶i，其分?jǐn)?shù)對可以表示為(Bi，Si)。針對各用戶在虛假交易數(shù)據(jù)庫中進行搜索，若存在，說明該用戶以買家身份參與過虛假交易，設(shè)定其買家分初始值為B0i＝1，若不存在，則設(shè)定為B0i＝0。然后，依據(jù)已經(jīng)設(shè)定好的買家分B0i，計算各用戶作為賣家的賣家分S1i；依據(jù)各用戶的賣家分S1i，計算各用戶的買家分B1i，并替代原來的買家分B1i，完成第一輪的計算后，依此進行多輪迭代計算。在第K輪迭代中，計算賣家分時，針對作為賣家的用戶i，在交易數(shù)據(jù)庫中搜索其作為賣家時對應(yīng)的買家j。然后統(tǒng)計對應(yīng)買家的個數(shù)Sdegreei，然后依據(jù)Sdegreei提取相應(yīng)的第一平衡參數(shù)f(Sdegreei)，Sdegreei和f(Sdegreei)的對應(yīng)關(guān)系如下：然后，通過以下的公式計算第K輪迭代中賣家i的賣家分Ski，并將本輪得到的各用戶的賣家分替換上一輪計算的賣家分。其中，(j,i)∈E表示在交易數(shù)據(jù)庫E中j作為買家與賣家i發(fā)生交易關(guān)系，Bk-1,j表示上一輪迭代中計算得到的j的買家分，Sdegreei是賣家i對應(yīng)的買家j的個數(shù)，n為用戶的總個數(shù)。例如，用戶a作為賣家時，對應(yīng)的買家有3個，分別為b、c和d，Sdegreea＝3，對應(yīng)的f(Sdegreea)＝1，在第3輪迭代中，B3,b＝0,2，B3,c＝0,3，B3,d＝0,1。因此，在第4輪迭代中，Ska＝(B3,b+B3,c+B3,d)*1/3＝0.2。按照上面的公式計算完n個用戶的賣家分后，計算買家分時，針對作為買家的用戶i，在交易數(shù)據(jù)庫中搜索其作為買家時對應(yīng)的賣家j。然后統(tǒng)計對應(yīng)賣家的個數(shù)Bdegreei，然后依據(jù)Bdegreei提取相應(yīng)的第二平衡常數(shù)f(Bdegreei)，Bdegreei和f(Bdegreei)的對應(yīng)關(guān)系如下：然后，通過以下的公式計算第K輪迭代中買家i的買家分Bki，并將本輪得到的各用戶的買家分替換上一輪計算的買家分。其中，(j,i)∈E表示在交易數(shù)據(jù)庫E中j作為賣家與買家i發(fā)生交易關(guān)系，Sk,j表示在本輪迭代中計算得到的j的賣家分，Bdegreei是買家i對應(yīng)的賣家j的個數(shù)。例如，用戶e作為買家時，對應(yīng)的賣家有2個，分別為f和g，Bdegreee＝2，對應(yīng)的f(Bdegreee)＝1/2，在第7輪迭代中，S7,f＝0,05，S7,g＝0,15。因此，在第7輪迭代中，Ska＝(S7,f+S7,g)*(1/2)/2＝0.05。當(dāng)所有用戶的買家分與上一輪計算的買家分的差值的絕對值之和小于某一預(yù)設(shè)值，或迭代計算的輪數(shù)大于預(yù)設(shè)次數(shù)，停止迭代，將本輪迭代的結(jié)果作為各用戶最終的賣家分和買家分，然后依據(jù)各用戶對應(yīng)的賣家分建立賣家分?jǐn)?shù)據(jù)庫。在本例中，得到了初步搜索結(jié)果后，在賣家分?jǐn)?shù)據(jù)庫中搜索A、B、C、D、E和F賣家分后，對這六個賣家的賣家分按照從大到小進行排序，然后將排序最后兩位作為特征用戶過濾掉，例如，賣家分大小排序為C>A>D>F>B>E，因此，將B和E作為參與虛假交易比較嚴(yán)重的特征用戶過濾掉，將A、C、D和F作為最終的搜索結(jié)果，將其賣家信息返回給用戶。在本例計算賣家分和買家分的過程中，可以以向量的方式進行迭代計算。例如，當(dāng)前用戶包括G、H、I、J、K和L，在預(yù)置的虛假交易數(shù)據(jù)庫中可以搜索到用戶G、H、和I，因此設(shè)定G、H、和I的買家分為1，用戶J、K和L的買家分為0，所有用戶的買家分向量為B0＝(1,1,1,0,0,0)，該向量的每一維，對應(yīng)某一個用戶i的虛假交易買家分值，可以表示為Bi,0。各用戶的賣家分的初始值可以設(shè)置為0，所有用戶的賣家分向量為S0＝(0,0,0,0,0,0)，對應(yīng)某一個用戶i的虛假交易賣家分可以表示為Si,0。然后，可以通過以下的公式，計算第K輪迭代中買家i的賣家分Ski，并替換上一輪計算的賣家分?？梢酝ㄟ^以下的公式，計算第K輪迭代中買家i的買家分Bki，并替換上一輪計算的買家分。其中，各參數(shù)的含義如前述，迭代的終止條件是，本輪買家分向量與上一輪買家分向量的差值的1范數(shù)，即||Bk-Bk-1||1，小于某個閾值，或執(zhí)行次數(shù)K大于預(yù)設(shè)次數(shù)。其中，1范數(shù)是將向量的每一維值先取絕對值，再全部相加。綜上所述，本申請?zhí)峁┝艘环N在電子交易平臺中識別特征用戶的方法，依據(jù)已識別出的參與虛假交易的買家分統(tǒng)計各賣家的參與虛假交易的賣家分，并依據(jù)得到的賣家分統(tǒng)計各用戶的買家分，并進行多輪迭代，然后提取賣家分或買家分較大的用戶作為特征用戶。與現(xiàn)有技術(shù)相比，首先，本申請在生成各用戶的賣家分時，不僅考慮了參與虛假交易的買家的比例，還考慮了依據(jù)總體買家的數(shù)量設(shè)定相應(yīng)的平衡參數(shù)和各買家的買家分，使得計算出的賣家分更加接近真實情況，進而使得識別出的特征用戶參與虛假交易的嚴(yán)重程度更接近真實情況，依據(jù)識別出的特征用戶，消費者在搜索相應(yīng)商品賣家的時候，可以避免參與虛假交易，提高網(wǎng)絡(luò)交易的安全性，節(jié)省了消費者識別賣家所花費的時間。其次，本申請依據(jù)各賣家的賣家分計算相應(yīng)買家的買家分，并進行多次迭代，將已識別的買家的數(shù)據(jù)擴散到未識別的買家和賣家上，不僅依據(jù)已識別出的虛假交易買家的分?jǐn)?shù)對賣家做一個參與虛假交易行為可能性的一個評估，也對未識別的買家進行了評估，對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行了充分的利用，使賣家也可以依據(jù)識別出的特征用戶，避免與參與虛假交易比較嚴(yán)重的買家進行交易。對于方法實施例，為了簡單描述，故將其都表述為一系列的動作組合，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本申請并不受所描述的動作順序的限制，因為依據(jù)本申請，某些步驟可以采用其他順序或者同時進行。其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉，說明書中所描述的實施例均屬于優(yōu)選實施例，所涉及的動作和模塊并不一定是本申請所必須的。參考圖4，其示出了本申請的一種在電子交易平臺中識別特征用戶的裝置實施例的結(jié)構(gòu)框圖，所述電子交易平臺中的部分或全部用戶具備第一屬性和所述第一屬性的初始第一特征子參數(shù)、以及第二屬性和所述第二屬性的初始第二特征子參數(shù)；至少一部分所述用戶之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系；所述裝置具體可以包括以下模塊：第一特征子參數(shù)生成模塊401，用于依據(jù)各用戶的第一屬性所關(guān)聯(lián)的用戶的第二特征子參數(shù)X，計算各用戶的第一特征子參數(shù)Y；第二特征子參數(shù)生成模塊402，用于依據(jù)各用戶的第二屬性所關(guān)聯(lián)的用戶的第一特征子參數(shù)Y，計算各用戶的第二特征子參數(shù)X；特征用戶提取模塊403，用于按照第一特征子參數(shù)Y或第二特征子參數(shù)X，提取預(yù)設(shè)個數(shù)的用戶作為特征用戶。在本申請的一種優(yōu)選實施例中，所述初始第一特征子參數(shù)可以均為0，可以通過以下子模塊為各用戶設(shè)定初始第二特征子參數(shù)X：虛假交易數(shù)據(jù)庫搜索子模塊，用于針對各個用戶，在預(yù)置的虛假交易數(shù)據(jù)庫中進行搜索；初始值設(shè)定子模塊，用于若在所述虛假交易數(shù)據(jù)庫中存在該用戶，則設(shè)定該用戶的第二特征子參數(shù)X為m，其中m為正數(shù)；若不存在該用戶，則設(shè)定該用戶的第二特征子參數(shù)X為0。在本申請的一種優(yōu)選實施例中，所述第一屬性可以為賣家，所述第一特征子參數(shù)可以為賣家參與虛假交易嚴(yán)重程度的評分，所述當(dāng)前各用戶第一屬性所關(guān)聯(lián)的用戶可以為，與具備第一屬性的當(dāng)前各用戶發(fā)生交易關(guān)系的具備第二屬性的用戶；所述第二屬性可以為買家，所述第二特征子參數(shù)可以為買家參與虛假交易嚴(yán)重程度的評分，所述當(dāng)前各用戶第二屬性所關(guān)聯(lián)的用戶可以為，與具備第二屬性的當(dāng)前各用戶發(fā)生交易關(guān)系的具備第一屬性的用戶；所述第一屬性所關(guān)聯(lián)的用戶，和第二屬性所關(guān)聯(lián)的用戶，可以在預(yù)置的交易數(shù)據(jù)庫中搜索，所述交易數(shù)據(jù)庫可以包含各次交易中的發(fā)生交易關(guān)系的具備第一屬性的用戶和具備第二屬性的用戶。在本申請的一種優(yōu)選實施例中，所述第一特征子參數(shù)生成模塊401可以包括：買家分提取子模塊，用于提取當(dāng)前各用戶賣家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的買家屬性所對應(yīng)的買家分X；第一計算子模塊，用于計算所述賣家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的買家分X的加權(quán)平均值與第一平衡參數(shù)之積，得到賣家分Y，所述第一平衡參數(shù)與賣家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的個數(shù)相對應(yīng)。優(yōu)選的，可以依據(jù)以下公式執(zhí)行第一特征子參數(shù)生成模塊401：其中，Si為n個用戶中用戶i的賣家分，Bj為用戶i作為賣家所關(guān)聯(lián)的買家j的買家分，E為存放買家和賣家對應(yīng)關(guān)系的交易數(shù)據(jù)庫，Sdegreei為用戶i對應(yīng)的買家j的個數(shù)，f(Sdegreei)為與關(guān)聯(lián)買家個數(shù)相對應(yīng)的第一平衡參數(shù)，其中，n大于或等于1。在本申請的一種優(yōu)選實施例中，所述第二特征子參數(shù)生成模塊402可以包括：賣家分提取子模塊，用于提取當(dāng)前各用戶買家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的賣家屬性所對應(yīng)的賣家分Y；第二計算子模塊，用于計算所述買家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的賣家分Y的加權(quán)平均值與第二平衡參數(shù)之積，得到買家分X，所述第二平衡參數(shù)與買家屬性所關(guān)聯(lián)用戶的個數(shù)相對應(yīng)。優(yōu)選的，可以依據(jù)以下公式執(zhí)行第二特征子參數(shù)生成模塊402：其中，Bi為n個用戶中用戶i的買家分，Sj為用戶i作為買家所關(guān)聯(lián)的賣家j的賣家分，E為存放買家和賣家對應(yīng)關(guān)系的交易數(shù)據(jù)庫，Bdegreei為用戶i對應(yīng)的賣家j的個數(shù)，f(Bdegreei)為與關(guān)聯(lián)賣家個數(shù)相對應(yīng)的第二平衡參數(shù)，其中，n大于或等于1。參考圖5，其示出了本申請的一種在電子交易平臺中識別特征用戶的裝置實施例2的結(jié)構(gòu)框圖，具體可以包括以下模塊：第一特征子參數(shù)生成模塊501，用于依據(jù)各用戶的第一屬性所關(guān)聯(lián)的用戶的第二特征子參數(shù)X，計算各用戶的第一特征子參數(shù)Y；第二特征子參數(shù)生成模塊502，用于依據(jù)各用戶的第二屬性所關(guān)聯(lián)的用戶的第一特征子參數(shù)Y，計算各用戶的第二特征子參數(shù)X；迭代模塊503，用于將各用戶的第二特征子參數(shù)X引入第一特征子參數(shù)生成模塊501，進行迭代處理，直至滿足預(yù)設(shè)條件。與上個實施例不同的是，本實施例中，第一特征子參數(shù)計算模塊和第二特征子參數(shù)計算模塊中所述計算為迭代計算。在本申請的一種優(yōu)選示例中，所述預(yù)設(shè)條件可以為，進行迭代的次數(shù)大于第一預(yù)設(shè)閾值。在本申請的另一種優(yōu)選示例中，所述預(yù)設(shè)條件可以為，各用戶的第N次迭代的第一特征子參數(shù)Y與第N-1次迭代的第一特征子參數(shù)Y之間的統(tǒng)計差值小于第二預(yù)設(shè)閾值，其中，N大于1。在本申請的一種優(yōu)選示例中，所述預(yù)設(shè)條件可以為，各用戶的第N次迭代的第二特征子參數(shù)X與第N-1次迭代的第二特征子參數(shù)X之間的統(tǒng)計差值小于第三預(yù)設(shè)閾值，其中，N大于1。第一特征用戶提取模塊504，用于按照第一特征子參數(shù)Y或第二特征子參數(shù)X，提取預(yù)設(shè)個數(shù)的用戶作為特征用戶。參考圖6，其示出了本申請的一種在電子交易平臺中的搜索裝置實施例的結(jié)構(gòu)框圖，具體可以包括以下模塊：搜索請求接收模塊601，用于接收用戶的搜索請求；匹配信息返回模塊602，用于將與搜索請求匹配的信息返回；其中，所述返回信息中包括賣家信息并參考所述第一特征子參數(shù)，所述第一特征子參數(shù)通過實施例4或?qū)嵤├?所述方法計算得到。在本申請的一種優(yōu)選實施例中，所述第一特征子參數(shù)可以為賣家分，通過以下子模塊參考所述第一特征子參數(shù)：排序子模塊，用于將各賣家的賣家分值按照從小到大排序；第一信息返回子模塊，用于將排序靠前的至少1個賣家的商品信息返回給用戶。在本申請的另一種優(yōu)選實施例中，通過以下子模塊參考所述第一特征子參數(shù)：過濾子模塊，用于過濾賣家分值大于第四預(yù)設(shè)閾值的賣家；第二信息返回子模塊，用于將過濾后剩余的賣家的商品信息返回給用戶。由于所述裝置實施例基本相應(yīng)于前述圖1、圖2和圖3所示的方法實施例，故本實施例的描述中未詳盡之處，可以參見前述實施例中的相關(guān)說明，在此就不贅述了。本申請可用于眾多通用或?qū)Ｓ玫挠嬎阆到y(tǒng)環(huán)境或配置中。例如：個人計算機、服務(wù)器計算機、手持設(shè)備或便攜式設(shè)備、平板型設(shè)備、多處理器系統(tǒng)、基于微處理器的系統(tǒng)、機頂盒、可編程的消費電子設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)PC、小型計算機、大型計算機、包括以上任何系統(tǒng)或設(shè)備的分布式計算環(huán)境等等。本申請可以在由計算機執(zhí)行的計算機可執(zhí)行指令的一般上下文中描述，例如程序模塊。一般地，程序模塊包括執(zhí)行特定任務(wù)或?qū)崿F(xiàn)特定抽象數(shù)據(jù)類型的例程、程序、對象、組件、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等等。也可以在分布式計算環(huán)境中實踐本申請，在這些分布式計算環(huán)境中，由通過通信網(wǎng)絡(luò)而被連接的遠(yuǎn)程處理設(shè)備來執(zhí)行任務(wù)。在分布式計算環(huán)境中，程序模塊可以位于包括存儲設(shè)備在內(nèi)的本地和遠(yuǎn)程計算機存儲介質(zhì)中。最后，還需要說明的是，在本文中，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。以上對本申請所提供的一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法一種在電子交易平臺中識別特征用戶的裝置，以及，一種在電子交易平臺中的搜索的方法和一種在電子交易平臺中的搜索裝置，進行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個例對本申請的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用于幫助理解本申請的方法及其核心思想；同時，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本申請的思想，在具體實施方式及應(yīng)用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本申請的限制。