[發明專利]賬戶用途的識別方法及裝置

有效

• 申請號: 201710502380.2
• 申請日: 2017-06-27
• 公開（公告）號: CN107403311B
• 公開（公告）日: 2020-04-21
• 發明（設計）人: 周揚
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06Q20/22
• 分類號: G06Q20/22;G06Q20/34
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 林祥

1.一種賬戶用途的識別方法，所述方法包括：

從交易數據樣本集合中統計出與N個目標賬戶分別對應的M個維度的交易金額頻次特征；其中，所述N個目標賬戶中至少包括K個攜帶用途標簽，并且賬戶用途互不相同的的單用途賬戶；

基于所述N個目標賬戶以及所述M個維度的交易金額頻次特征生成N*M維的目標矩陣；

基于預設的概率矩陣分解模型對所述目標矩陣進行矩陣分解，得到由所述N個目標賬戶以及與所述N個賬戶分別對應的K個維度的概率值生成的N*K維的目標子矩陣；

查找所述目標子矩陣中與所述單用途賬戶對應的目標向量，并基于各單用途賬戶的用途標簽，對所述目標向量中取值最大的概率值對應的維度分別進行標記。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述交易數據樣本集合中交易數據樣本包括賬戶標識、交易時間、交易場景以及交易金額；

所述交易金額頻次特征包括各目標賬戶的交易金額分別落入多個預設的分位數區間的基礎交易頻次；以及，基于所述基礎交易頻次、交易時間以及交易場景交叉構建出的衍生交易頻次。

3.根據權利要求2所述的方法，所述衍生交易頻次，包括：

各目標賬戶的交易金額落入各分位數區間的基礎交易頻次中，分別隸屬于多個預設的交易場景的第一交易頻次；以及，所述第一交易頻次中，分別隸屬于預設的多個交易時間段內的第二交易頻次；或者，

各目標賬戶的交易金額落入各分位數區間的基礎交易頻次中，分別隸屬于多個預設的交易時間段的第三交易頻次；以及，所述第三交易頻次中，分別隸屬于預設的多個預設的交易場景的第四交易頻次。

4.根據權利要求1所述的方法，所述概率矩陣分解模型為概率主題模型；

所述基于預設的概率矩陣分解模型對所述目標矩陣進行矩陣分解，包括：

基于預設的概率主題模型，以及用戶輸入的矩陣分解參數對所述N*M維的目標矩陣進行矩陣分解；其中，所述矩陣分解參數包括所述K的取值。

5.根據權利要求4所述的方法，所述概率主題模型為基于貝葉斯估計算法的概率主題模型。

6.根據權利要求4所述的方法，所述方法還包括：

如果所述N*K維的目標子矩陣中，與任一目標賬戶對應的向量中，所述K個維度的概率值均相同，則計算該K個維度的概率值的信息熵；

判斷計算出的所述信息熵是否大于預設閾值；

如果所述信息熵大于所述預設閾值，則確定該目標賬戶為多用途賬戶。

7.根據權利要求1所述的方法，所述目標賬戶為支付客戶端綁定的銀行卡賬戶。

8.一種賬戶用途的識別裝置，所述裝置包括：

提取模塊，從交易數據樣本集合中統計出與N個目標賬戶分別對應的M個維度的交易金額頻次特征；其中，所述N個目標賬戶中至少包括K個攜帶用途標簽，并且賬戶用途互不相同的的單用途賬戶；

生成模塊，基于所述N個目標賬戶以及所述M個維度的交易金額頻次特征生成N*M維的目標矩陣；

分解模塊，基于預設的概率矩陣分解模型對所述目標矩陣進行矩陣分解，得到由所述N個目標賬戶以及與所述N個賬戶分別對應的K個維度的概率值生成的N*K維的目標子矩陣；

標記模塊，查找所述目標子矩陣中與所述單用途賬戶對應的目標向量，并基于各單用途賬戶的用途標簽，對所述目標向量中取值最大的概率值對應的維度分別進行標記。

9.根據權利要求8所述的裝置，其中，所述交易數據樣本集合中交易數據樣本包括賬戶標識、交易時間、交易場景以及交易金額；

所述交易金額頻次特征包括各目標賬戶的交易金額分別落入多個預設的分位數區間的基礎交易頻次；以及，基于所述基礎交易頻次、交易時間以及交易場景交叉構建出的衍生交易頻次。