本发明提出了一种基于深度学习的虚假收货地址预测方法和装置，该方法包括如下步骤：获取用户收货地址，并对收货地址进行切词获得普通词汇；对普通词汇进行编码，生成与收货地址对应的词向量；根据统一长度，对词向量进行补齐；采用独热编码将补齐后的词向量进行转换，再采用词嵌入将词向量转换为低维度的词向量矩阵；根据聚类算法对词向量矩阵进行聚类，选择聚类结果中超过阈值的收货地址，并在收货地址加上异常标签，生成异常收货地址；将异常收货地址输入神经网络模型中，输出异常收货地址为虚假地址的机率。本发明具有较高的准确率和极快的运行速度，且不受外部数据的干扰，不需要人工手动提供数据标签，可以自动获取订单地址的标签。