电商异常群体自适应识别与处理方法及系统

本发明涉及一种电商异常群体自适应识别与处理方法及系统，包括：对从多模态电商平台交互数据提取出的多模态特征进行跨模态关联，输出异常群体概率评分；根据历史库匹配数与实时访问量的关联关系、异常访问增速的影响关系以及异常店铺数与活跃店铺总数的比例关系，构建猖獗程度量化模块，计算猖獗程度指标；根据猖獗程度指标自适应调整处理规则更新周期；按照处理规则更新周期，采用大语言模型更新处理规则并执行；按照更新后的处理规则执行后，将实时数据返回猖獗程度量化模块，并对处理效果进行量化评估，作为历史处理效果评分。与现有技术相比，本发明具备高效、精准可靠且可实现可自适应闭环调节的优点。