[發明專利]一種交易記錄的風險判定方法及裝置

有效

• 申請號: 201810993138.4
• 申請日: 2018-08-29
• 公開（公告）號: CN109308616B
• 公開（公告）日: 2022-04-08
• 發明（設計）人: 李光杰
• 申請（專利權）人: 創新先進技術有限公司
• 主分類號: G06Q20/40
• 分類號: G06Q20/40
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 李輝

1.一種交易記錄的風險判定方法，包括：

獲取訓練樣本集，所述訓練樣本集中包括多個交易樣本，所述交易樣本具備至少三種特征參數；

根據所述訓練樣本集中所述交易樣本的特征參數，構建特征參數矩陣，并基于所述特征參數矩陣，利用主成分分析法為所述特征參數分配權重值；

獲取目標商戶的交易記錄，所述交易記錄具備所述至少三種特征參數；

根據所述交易記錄具備的特征參數以及為所述特征參數分配的權重值，確定所述目標商戶的安全系數，并基于所述安全系數，判斷所述目標商戶的交易記錄是否存在風險。

2.根據權利要求1所述的方法，所述特征參數至少包括：用于表征所述交易樣本的欺詐風險程度的欺詐特征參數、用于表征所述交易樣本是否為虛假交易的異常特征參數以及用于表征所述交易樣本是否為套現交易的套現特征參數。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述欺詐特征參數具備取值范圍，所述取值范圍具備起始值和終止值；相應地，在獲取訓練樣本集之后，所述方法還包括：

將所述交易樣本的欺詐特征參數當前的取值與指定閾值進行比較，若所述當前的取值小于或者等于所述指定閾值，將所述當前的取值更改為所述取值范圍的起始值；若所述當前的取值大于所述指定閾值，將所述當前的取值更改為所述取值范圍的終止值。

4.根據權利要求1所述的方法，基于所述特征參數矩陣，為所述特征參數分配權重值包括：

計算所述特征參數矩陣的協方差矩陣，并計算所述協方差矩陣對應的特征值序列；其中，所述特征值序列中包含的特征值與主成分一一對應，所述主成分由所述至少三種特征參數按照各自的系數加權構成；

分別確定所述特征值序列中的特征值在特征值總和中所占的比例，并將確定的所述比例作為對應主成分的權重因子；

根據所述主成分的權重因子，以及所述主成分中特征參數的系數，為所述特征參數分配權重值。

5.根據權利要求1所述的方法，確定所述目標商戶的安全系數包括：

計算所述目標商戶的交易記錄中每種特征參數的參數平均值，并基于計算的所述參數平均值，構建參數向量；

基于所述特征參數的權重值，計算所述參數向量與預設最劣向量之間的第一距離，并計算所述參數向量與預設最優向量之間的第二距離；

根據所述第一距離和所述第二距離，確定所述目標商戶的安全系數。

6.根據權利要求5所述的方法，基于所述特征參數的權重值，計算所述參數向量與預設最劣向量之間的第一距離，并計算所述參數向量與預設最優向量之間的第二距離包括：

計算所述參數向量中特征參數的參數平均值與所述預設最劣向量中對應的向量元素之間的差值，并計算所述差值與所述特征參數的權重值之間的乘積，得到加權后的差值；根據加權后的差值計算所述參數向量與所述預設最劣向量之間的第一距離；

計算所述參數向量中特征參數的參數平均值與所述預設最優向量中對應的向量元素之間的差值，并計算所述差值與所述特征參數的權重值之間的乘積，得到加權后的差值；根據加權后的差值計算所述參數向量與所述預設最優向量之間的第二距離。

7.根據權利要求5所述的方法，根據所述第一距離和所述第二距離，確定所述目標商戶的安全系數包括：

計算所述第一距離和所述第二距離的距離之和，并將所述第一距離與所述距離之和的比值作為所述目標商戶的安全系數。

8.一種交易記錄的風險判定裝置，包括：

樣本集獲取單元，用于獲取訓練樣本集，所述訓練樣本集中包括多個交易樣本，所述交易樣本具備至少三種特征參數；

權重值分配單元，用于根據所述訓練樣本集中所述交易樣本的特征參數，構建特征參數矩陣，并基于所述特征參數矩陣，利用主成分分析法為所述特征參數分配權重值；

交易記錄獲取單元，用于獲取目標商戶的交易記錄，所述交易記錄具備所述至少三種特征參數；

風險判斷單元，用于根據所述交易記錄具備的特征參數以及為所述特征參數分配的權重值，確定所述目標商戶的安全系數，并基于所述安全系數，判斷所述目標商戶的交易記錄是否存在風險。