一、互联网产品类思维包括什么？

互联网思维，就是在（移动）互联网+、大数据、云计算等科技不断发展的背景下，对市场、用户、产品、企业价值链乃至对整个商业生态进行重新审视的思考方式。

互联网时代的思考方式，不局限在互联网产品、互联网企业。这里指的互联网，不单指桌面互联网或者移动互联网，是泛互联网，因为未来的网络形态一定是跨越各种终端设备的，台式机、笔记本、平板、手机、手表、眼镜，等等。互联网思维是降低维度，让互联网产业低姿态主动去融合实体产业。

互联网思维的六大特征：大数据、零距离、趋透明、慧分享、便操作、惠众生。

二、互联网废品回收属于什么品类？

互联网废品回收属于环保行业的一部分，它的主要目的在于回收废弃的互联网产品，例如电脑、手机、平板电脑等，将这些废弃的产品进行拆解，分类处理，以最大限度地减少对环境的污染。随着科技和网络的不断发展，废弃的互联网产品数量也在不断增加，对环境和人类健康造成了巨大的压力。因此，互联网废品回收具有社会责任感和环保意识，为可持续发展做出了贡献。

三、互联网黑产都有哪些？

在数字化时代，解密黑产运作成为了重要的话题。在出行和外卖领域，黑产活动也屡见不鲜。例如，有些人通过技术手段篡改订单数据，谋取不当利益；有些人通过虚假账户、假评价等手段欺骗消费者；还有些人通过盗刷、仿冒等手段破坏平台生态。这些黑产活动不仅严重损害了消费者权益，也阻碍了行业的健康发展。因此，了解黑产运作的方式和手段，掌握有效的防范措施，对于保护消费者权益和维护行业生态具有重要意义。

本文将对出行和外卖领域的黑产运作进行解密，介绍黑产的手段、模式和运作方式，分析其对平台和消费者的影响，同时探讨如何利用技术手段和风控措施来防范黑产活动，保障消费者和行业的健康发展。

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一、出行领域的黑产运作

1. 出行领域的业务流程环节

1. 用户下单：用户通过APP或网站选择出发地、目的地、车辆类型等信息，提交订单。
2. 车辆派发：平台根据用户的订单信息，派发符合条件的司机和车辆，向司机发送订单信息。
3. 司机接单：司机收到订单信息后，确认接单，并前往乘客所在地点。
4. 上车服务：司机到达目的地后，等待乘客上车。乘客上车后，司机开始为乘客提供服务。
5. 行程结束：当乘客到达目的地后，司机结束行程。
6. 支付结算：乘客支付行程费用，平台收取平台服务费后，将剩余款项结算给司机。

在整个业务流程中，平台需要对订单的派发、司机和车辆的管理、行程的安全和服务质量等方面进行监控和管理，以保障用户和司机的利益。同时，还需要建立健全的客服体系，及时解决用户遇到的问题和投诉。

2. 出行领域黑产主要作弊方式

1. 虚假订单：指恶意用户通过虚假信息下单，导致司机前往后发现无人乘车，浪费司机和平台资源。
2. 虚假投诉：指恶意用户通过虚假投诉来获得退款或优惠券等利益，影响平台的服务质量和声誉。
3. 虚假评价：指恶意用户通过虚假评价来影响司机和平台的信誉度，从而达到一定的利益目的。
4. GPS 作弊：指恶意司机使用 GPS 作弊工具来伪造自己的行驶轨迹，以获得更高的订单接单率和收益。软件刷单：指通过软件刷单来提高订单数量和评分，从而增加自己的收益。
5. 虚假资质：指司机通过虚假信息等方式弄虚作假，获得上线资格，从而危害乘客的安全和平台的信誉。

3. 出行领域作弊行为特点

1. 虚假信息：恶意用户、黑产公司和司机可能通过虚假信息来制造假订单、假评价、假资质等。
2. 利益驱动：恶意用户、黑产公司和司机的作弊行为往往是为了获得更多的利益，如退款、优惠券、订单量等
3. 技术手段：黑产公司和司机可能利用技术手段来作弊，如使用 GPS 作弊工具、软件刷单等。

出行平台需要采取措施，防范和打击黑产作弊行为，保障平台和用户的利益。例如，建立完善的风控系统，加强实名认证和资质审核，加强对订单、投诉和评价的监控等。

4. 出行领域常见作弊手段、角色和行为特点

a. 虚假订单角色：黑产、刷单公司、黑中介、不良司机等。行为特点：虚假订单指的是通过人工或者机器刷单等手段，伪造订单信息，来获取平台奖励和补贴。这些订单通常没有真实的乘客和出行需求，只是为了获得奖励而存在。虚假订单的行为特点是数量大、频率高、金额较小，往往会以批量和分散的方式进行。b. GPS作弊角色：不良司机、黑中介、刷单公司等。行为特点：GPS作弊指的是司机通过技术手段或者软件修改GPS定位信息，虚构行驶轨迹和时间，来获取更多的运营收入。这种作弊行为的特点是隐蔽性强、收益高、难以监控和管理，往往需要平台加强技术防范和监管。c. 虚假评价角色：黑产、刷单公司、黑中介、不良司机等。行为特点：虚假评价指的是通过买卖好评等手段，伪造用户评价信息，来提高自己的信用评级和排名。这些评价通常不是真实的用户体验和评价，而是为了获得更多的订单和收入而存在。虚假评价的行为特点是数量大、频率高、难以核实真实性，往往需要平台加强评价机制和防刷措施。d. 假冒伪劣角色：黑中介、黑车司机、违规车辆操作公司等。行为特点：假冒伪劣指的是冒充合法的出租车或网约车，以低价和优惠的方式，吸引乘客上车，然后通过各种手段进行敲诈和勒索。这种作弊行为的特点是隐蔽性强、危害大、难以识别和打击，往往需要平台加强资质认证和车辆管理。

5. 出行领域作弊行为及案例

a. 司机虚构行程：司机会使用虚假的GPS定位或者手动修改行程记录，虚构行程路线和时间，从而获取更多的运营收入。套牌车：一些司机会使用套牌车，通过伪造车辆信息和资质证明，冒充合法的出租车或网约车，从而获取更多的订单和收入。强制加价：司机会利用乘客无法核实车费的优势，强制要求乘客支付高于标准收费的费用。b. 乘客恶意投诉：一些乘客会利用平台为保障用户权益的政策，恶意投诉司机，从而获得退款或者优惠券等利益。虚假举报：乘客可能会利用虚假举报，影响司机的信用评级，从而获取更多的优惠或者退款。拼单作弊：一些乘客会通过虚假的拼单信息，获得更多的优惠和折扣，或者利用虚假的拼单信息，让其他乘客多支付一部分费用，从而获取非法收益。c. 平台封顶收费作弊：平台会利用虚假的封顶收费政策，欺骗乘客，让乘客支付高额的费用，增加平台的收入。偷税漏税：平台可能会利用虚构虚假的交易记录，隐瞒平台的真实收入，从而逃避税收。数据造假：平台可能会通过修改数据记录，虚构订单量和交易金额，从而欺骗用户和投资者，获取更多的资金和投资。在出行领域，作弊行为涉及多个角色，包括司机、乘客、平台等，他们通过不同的手段和方式，获取非法收益，损害其他人的利益。

6. 整体风控打法的几个方面

1. 数据建模层：建立用户、订单、司机等各种数据模型，对数据进行归一化和清洗，构建用户行为画像和风险评估模型。
2. 风险评估层：基于数据模型和机器学习算法，对出行领域的风险进行评估和分类，提供针对性的风控策略和决策支持。
3. 实时监控层：对用户、订单、司机等关键数据进行实时监控，检测异常行为和风险事件，提供实时预警和处理能力。
4. 风险反欺诈层：基于图像识别、声纹识别、身份认证等技术，对用户和司机进行身份验证和安全认证，防止虚假信息和欺诈行为。

7. 搭建风控体系

1. 数据采集和处理：搭建数据采集和处理平台，包括数据仓库和ETL工具，确保数据的高效和准确性。
2. 风险识别和分类：建立机器学习和深度学习模型，包括分类算法、聚类算法、异常检测算法等，实现对各种风险的快速识别和分类。
3. 风险评估和预警：构建风险评估和预警系统，包括规则引擎、模型预测和实时监控等，实现对订单的实时评估和预警。
4. 风控决策和管理：搭建风控决策和管理平台，包括决策引擎、数据可视化和人工审核等，实现对风险决策的统一管理和优化。

8. 业务安全中台能力

8.1. 用户身份识别与认证：确保用户身份的真实性和可靠性。

1. 实名认证
2. 人脸识别
3. 设备指纹
4. 语音识别

8.2. 业务安全中台能力：为各业务提供通用的安全解决方案。

1. 数据加密与存储
2. 安全通信
3. 风险行为监控
4. 应急响应机制

8.3. 风控策略部署：结合业务特点，设计合适的风控策略。

1. 风险评分：对用户、司机、行程等多维度打分
2. 风险阈值设置：根据评分设定不同风险级别的阈值
3. 策略执行：触发阈值时，采取相应措施，如限制功能、人工审核等

风控能力和策略的部署可以采用分布式、异步和实时化的方式，通过云端、边缘和终端设备进行协同和集成，提高风控的灵活性和可扩展性。

应该将风控能力和策略部署在业务系统中，实现实时风控和快速响应，同时建议采用监控报警方式，及时发现和处理异常情况。

8.4. 风险识别算法：利用机器学习、深度学习等方法进行模式识别。

1. 传统机器学习算法：逻辑回归、支持向量机、随机森林等
2. 深度学习算法：神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等
3. 异常检测算法：孤立森林、LOF等
4. 关联规则挖掘：Apriori、FP-growth等

逻辑回归和决策树等传统分类算法，对用户和订单进行分类和预测，识别虚假订单和刷单行为。聚类算法和异常检测算法，对异常行为和欺诈行为进行检测和识别，识别GPS作弊和虚假评价行为。神经网络和深度学习模型，对大规模数据进行分析和处理，识别假冒伪劣和欺诈行为。

8.5. 针对出行领域的特点，关注以下风险场景及行为：

1. 虚假订单：恶意刷单、炒信等行为
2. 定位作弊：虚假GPS信息
3. 非法改价：篡改行程费用等
4. 账号盗用：盗取他人账号信息
5. 虚假信息欺诈：包括虚假身份、虚假行程、虚假评价等
6. 联合作弊欺诈：多个用户共同进行作弊行为，如乘客和司机串通作弊
7. 订单异常欺诈：包括异常订单、异常支付等
8. 设备欺诈：包括使用非法设备、篡改设备信息等。

二、外卖领域黑产运作

1. 外卖领域业务流程步骤：

1. 用户下单：用户在手机APP或网站上选择餐厅、菜品、数量等信息，提交订单
2. 商家接单：商家收到订单后确认并接单
3. 配送员接单：配送员收到订单后开始准备送货
4. 配送员取货：配送员到餐厅取货
5. 配送员送货：配送员将外卖送到用户的指定地址
6. 用户签收：用户确认收到外卖并签收
7. 订单完成：订单完成并结算。

2. 外卖领域黑产主要作弊方式：

1. 虚假交易：黑产分子通过虚假下单、虚假评价等手段，骗取平台返利或者商家优惠
2. 营销号推广：黑产分子利用大量营销号进行推广，制造虚假的热度和销量
3. 刷单刷评：黑产分子通过刷单刷评等方式，提高商家或店铺的排名和信誉
4. 数据泄露：黑产分子通过窃取用户的个人信息，进行诈骗或者其他非法活动
5. 账号交易：黑产分子利用盗刷、恶意注册等手段，获取外卖平台账号，进行账号交易和欺诈活动。

3. 外卖领域参与作弊的角色：

骑手：骑手可能存在“拒单”“漏单”“虚假接单”等行为。案例：有些骑手会故意拒绝某些订单，以此来影响配送时间和配送质量，从而获得更多的配送费用。有些骑手会故意“漏单”，即不按照订单配送，而是私自占为己有，从而获得额外的收益。还有一些骑手通过虚假接单的方式，骗取补贴和奖励。

商家：商家可能存在“串单”“假单”“刷单”等行为。案例：有些商家会通过“串单”的方式，即将多个订单合并成一个订单进行配送，从而节省配送成本。还有些商家会通过“假单”的方式，即虚构订单，以此来获得平台的补贴和奖励。此外，有些商家会通过刷单的方式，即通过虚假交易来提高自己的销售额，从而提高排名和信誉度。

平台：平台可能存在“虚假宣传”“屏蔽差评”等行为。案例：有些平台会通过虚假宣传的方式，夸大产品的质量和服务，以此来吸引更多的用户和商家。还有些平台会屏蔽差评，即删除或隐藏用户的差评，以此来维护自己的口碑和品牌形象。需要注意的是，并不是所有的骑手、商家和平台都存在作弊行为，大多数都是诚实守信的。同时，随着领域的发展和管理的加强，作弊行为也会逐渐减少。

4. 外卖领域作弊行为及例子：

a. 营销号推广黑产分子通过利用大量营销号进行推广，制造虚假的热度和销量，从而获取商家的推广费用。他们会通过购买或者租用大量的社交媒体账号，发布虚假的评论、点赞、分享等内容，诱导用户点击广告或者购买产品。一些营销号还会利用机器人技术自动发布信息和互动，提高虚假的曝光度和关注度。

b. 刷单刷评黑产分子通过刷单刷评等方式，提高商家或店铺的排名和信誉，从而获得更多的订单。他们会通过虚假下单、虚假评价等手段，伪造商家的销量和评价，欺骗用户的信任。一些黑产分子还会利用机器人进行刷单刷评，自动化地生成虚假的交易和评论，让商家看起来更加受欢迎。

c. 虚假交易黑产分子通过虚假下单、虚假评价等手段，骗取平台返利或者商家优惠。例如，一些黑产分子会利用虚假账号下单，然后在收到订单后取消，从而获得平台的优惠券和返利。另外，有些黑产分子会利用多个账号合作下单，利用商家的满减优惠，从而获得更多的优惠和折扣。这些黑产分子往往与商家、配送员、买家等人员相互勾结，通过暗箱操作，进行作弊行为。商家可能提供虚假的商品信息或者配合黑产分子进行刷单刷评；配送员可能利用虚假订单获取骑手服务费；买家可能虚假下单并收到商品后取消订单，从而获取平台优惠券和返利。这些人员会相互合作，获取更多的利益。

5. 外卖领域风控打法架构：

1. 数据采集和预处理：收集所有订单、评价、用户行为等数据，并对数据进行清洗和预处理，以便后续的风控分析。
2. 特征工程：将预处理的数据进行特征提取，包括用户、商家、订单、评价、交易等方面的特征，以便后续的建模和风险识别。
3. 风险识别模型：利用机器学习、深度学习等算法，建立风险识别模型，对订单、评价、用户行为等进行风险判定。常用的算法包括决策树、随机森林、逻辑回归、神经网络等。
4. 风险评估和策略：对风险进行评估和分类，制定相应的风险策略，包括拦截、封号、降权等。
5. 风险监控和反馈：对风险策略进行监控和反馈，及时调整和优化风控模型和策略。

6. 搭建风控体系：

1. 数据采集和存储：需要使用数据采集工具和数据库，如Flume、Kafka、Hadoop、MySQL等。
2. 特征提取和处理：需要使用特征提取工具和特征工程平台，如Python、Spark、Hive等。
3. 风险识别模型：需要使用机器学习和深度学习算法库，如Scikit-learn、TensorFlow、Keras等。
4. 风险评估和策略：需要使用规则引擎、决策树等工具，如Drools、EasyRules、JRules等。
5. 风险监控和反馈：需要使用监控工具和数据可视化平台，如Zabbix、Grafana、Kibana等。

7. 部署风控能力及策略

在部署风控能力及策略时，可以采用分布式架构和云计算服务，如容器化、微服务架构，使用防火墙、IDS/IPS等安全设备进行防御。同时，要对系统进行日志审计、访问控制等安全措施。最后，建议使用深度学习算法来识别风险，例如使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来识别图像、文本和序列等类型的数据，以提高风控的准确性和效率。

四、互联网创新创业大赛作品类型？

农业,制造业,信息技术,商业服务,文化艺术等。

五、品类分为具体品类和抽象品类是否正确？

错误

品类是指目标顾客购买某种商品的单一利益点。每个单一利益点都由物质利益（功能利益）和情感利益双面构成。顾客在购买决策中所涉及的最后一级商品分类，由该分类可以关联到品牌，并且在该分类上可以完成相应的购买选择。又可细分为（具体）品类、抽象品类、伪品类。

六、工业互联网企业复产

工业互联网是指利用互联网和先进的信息通信技术，将生产设备、物料和人员进行全面连接和信息化，实现产业链上下游各个环节之间的高效协同和优化管理。随着全球疫情的蔓延，许多工业互联网企业受到了严重影响，尤其在复工复产的过程中面临着诸多挑战。

复工复产挑战

在疫情防控的关键时期，各个行业都面临着复工复产的困扰。对于工业互联网企业来说，一方面他们需要确保员工的健康和安全，另一方面他们还需要解决供应链的中断和生产能力的恢复。

人员健康和安全

工业互联网企业通常需要大量的人员聚集在一起，如生产车间和研发中心，因此人员的健康和安全是首要问题。企业需要采取严格的防护措施，如测量体温、佩戴口罩、消毒车间等，来保障员工的健康。

供应链中断

由于疫情的影响，供应链可能会受到中断或延迟，这将对工业互联网企业的生产造成严重影响。企业需要与供应商和物流公司保持紧密联系，及时了解货物的运输情况，并采取措施解决潜在的供应链问题。

生产能力恢复

疫情期间，工业互联网企业的生产能力往往受到限制，工人不能到岗，设备不能正常运转。复工复产需要企业解决生产能力的恢复问题，包括培训新员工、重新调试设备等。

复工复产解决方案

为了应对复工复产带来的挑战，工业互联网企业可以采取以下解决方案：

• 加强防护措施：企业应加强员工的健康管理，定期体温测量，提供口罩等防护用品，并加强车间和办公区域的清洁消毒。
• 优化供应链管理：企业需要与供应商和物流公司保持紧密联系，了解供应链的状况并做好预测，及时采取措施解决潜在的瓶颈和问题。
• 灵活调整生产计划：企业可以根据实际情况灵活调整生产计划，合理安排生产资源，确保生产能力的充分利用。
• 加强远程办公能力：工业互联网企业可以通过增加远程办公的人员比例，减少员工聚集，降低疫情传播风险，并利用先进的远程协同工具保障业务的连续性。

复工复产的收获和启示

尽管复工复产带来了许多挑战，但也让工业互联网企业从中受益并获得了一些启示。

提升数字化能力

复工复产过程中，许多企业不得不加快数字化转型的步伐，探索更高效的生产管理方式。这使得工业互联网企业提升了自身的数字化能力，将更多的业务流程、管理流程和决策流程数字化，提高了生产效率和管理水平。

加强供应链可靠性

供应链中断或延迟让工业互联网企业认识到供应链的可靠性和稳定性的重要性。因此，企业需要与供应商建立更加紧密的合作关系，加强供应链管理，以应对类似的突发事件。

注重员工健康

疫情让企业更加注重员工的健康和安全，通过加强健康管理和防护措施，提高了员工的健康意识，增强了企业的凝聚力和抗风险能力。

总的来说，复工复产是一个充满挑战的阶段，但也是一个充满机遇的阶段。工业互联网企业应该正视挑战，抓住机遇，通过加强防护措施、优化供应链管理和灵活调整生产计划等措施，实现复工复产的顺利进行。

七、白酒品类？

中国白酒种类很多，主要是按以下几个方面来区分

一、按曲种种类的不一样，分成了三种。

二、依照制作工艺的差异，也分成了三种。

三、依照香调的不一样，有12种不同的香型。

酒里有乾坤，我国地域辽阔。各地由于气候水文的不一样，都酿制出了口味不一样的美酒。白酒的香型分为七种:馥郁香型、酱香型、浓香型、清香型、凤香型、米香型、芝麻香型和其它香型。

八、海鲜品类？

海鲜包括鱼：（海青鱼、黄花鱼、带鱼、偏口鱼、大黄鱼、小黄鱼、三文鱼、雅片鱼、鳗鱼、粘鱼等等）

虾：（龙虾，青虾、对虾、基围虾等等）

蟹类：（大闸蟹，飞蟹，面包蟹，寄居蟹等等）

贝类：（海螺，香螺，大黄蚬子，文 蛤，生蚝，海红等等）

软件类：（鲍鱼，海参，茄参，海肠，章鱼，乌贼，八爪鱼等等）还有海星，海胆，海葵等等。

九、烧烤品类？

烧烤串类：烤羊肉串、烤牛肉串、烤鸡肉串、烤鸡头、烤鸡心、烤鸡爪、烤鸡胗、烤鸡翅、烤大虾、烤鱼丸、烤虾丸、烤火腿肠、烤猪皮等。

蔬菜类：烤大蒜、烤韭菜、烤豆角、烤辣椒、烤茄子、烤香菇、烤金针菇、烤豆腐皮等。

水产类：烤蚬子、烤蚶子、烤生蚝、烤扇贝、烤皮皮虾、烤鲫鱼、烤鳕鱼等

十、家居品类有哪些，家居品类排名？

家居品类包括家具、家纺、餐厨用品、家装建材、灯具照明、家居饰品等。按照销售额排名，家具是家居品类中最大的一类，其次是家纺、餐厨用品和家装建材。灯具照明和家居饰品居于后半部分，但受到自我表达和个性化越来越受到关注的影响，这两类产品的市场增长一直在持续。在未来的家居市场中，品类之间的界限将越来越模糊，越来越多的家居品牌也将提供全方位的家居产品，以满足消费者的需求。