[發明專利]一種計算設備

有效

• 申請號: 201811151415.3
• 申請日: 2018-09-29
• 公開（公告）號: CN109145050B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 王海波;鐘麒
• 申請（專利權）人: 智器云南京信息科技有限公司
• 主分類號: G06F16/26
• 分類號: G06F16/26;G06F16/28;G06Q30/02
• 代理公司: 上海碩力知識產權代理事務所(普通合伙) 31251
• 代理人: 郭桂峰

本發明提供了一種計算方案，包括：接收源數據，所述源數據包括用戶的一個或多個基本信息和賬戶關聯活動信息，其中所述用戶的一個或多個關聯活動信息包括與用戶的賬戶產生業務往來的賬戶信息；通過所述計算機程序代碼將源數據轉化為圖數據存儲在所述存儲器中，所述圖數據記錄用戶的一個或多個基本信息和賬戶關聯活動信息；提取圖數據中用戶的圖結構特征、一個或多個基本信息特征、一個或多個賬戶關聯活動信息特征，根據提取的特征屬性，對所有用戶使用聚類算法進行聚類計算；輸出聚類計算結果，并存儲在所述存儲器中。本發明通過提供一種計算設備，實現對用戶源數據的自動聚類，從而實現對某一類具有特定屬性特征的用戶的自動分類。

技術領域

本發明涉及大數據分析領域，尤指一種計算設備。

背景技術

在金融或通信行業中，大數據分析經常被用來對用戶的潛在真實需求進行發掘，通過計算設備和計算系統對用戶的賬戶信息數據進行分析，尋找特定的目標用戶或者目標用戶群，以實現對用戶使用金融或通信服務行為的內在需求進行發掘，一方面為用戶推薦更為個性化的服務需求，一方面可以識別部分用戶的違法欺詐行為。

傳統的計算設備和計算系統通過對用戶的信息進行一步步篩選過濾的方式進行分析，將相同或者近似的數據進行歸類，這種迭代分析過程復雜而繁瑣，且當數據量到達一定程度，或復雜程度較高時，分析效率會變得較低。

發明內容

本發明的目的是提供一種計算設備、計算系統，實現對用戶源數據的自動聚類，從而實現對某一類具有特定屬性特征的用戶的自動分類。

本發明提供的技術方案如下：

本發明提供

至少一個處理器；以及

至少一個存儲器，其包含計算機程序代碼，所述至少一個存儲器和所述計算機程序代碼經配置以利用所述至少一個處理器使所述設備至少執行：

接收源數據，所述源數據包括用戶的一個或多個基本信息和賬戶關聯活動信息，

其中所述用戶的一個或多個基本信息包括用戶的身份識別號、與用戶身份相關的初始配置信息，所述初始配置信息包括用戶的賬戶信息；

其中所述用戶的一個或多個關聯活動信息包括與用戶的賬戶產生業務往來的賬戶信息；

將源數據轉化為圖數據存儲在所述存儲器中，所述圖數據記錄用戶的一個或多個基本信息和用戶關聯活動信息；

提取圖數據中用戶的圖結構特征、一個或多個基本信息特征、一個或多個賬戶關聯活動信息特征，根據提取的特征屬性，對所有用戶使用聚類算法進行聚類計算；

輸出聚類計算結果，并存儲在所述存儲器中

源數據指金融系統、通信系統(如支付寶、微信、QQ等互動平臺)、或網絡交易系統(如淘寶、阿里巴巴等)或者出行系統等中已經存儲的數據，包括用戶的基本身份信息，如身份證號、賬戶名、賬戶數、各賬戶注冊時間、各賬戶注冊地點等已經被獲取的數據，本發明不限制源數據的來源，任何存在大數據分析的數據平臺，平臺中的用戶信息包括基本信息及活動信息都在本發明數據分析的對象之中。

計算機程序代碼指存儲于設備的存儲器內的進行計算的程序代碼，包括接收源數據、分析源數據、轉化源數據為圖數據、存儲轉化后的圖數據、以及對圖數據進行分析和計算的各種程序代碼；

圖數據指提取一個或多個包含用戶的基本信息和賬戶關聯活動信息轉化形成的數據庫，比如提取用戶資金賬戶、轉賬金額及轉出目標賬戶等屬性信息形成的圖數據庫。

用戶的圖結構特征指的是基于轉化后的圖數據庫，使用node2vec算法提取的用戶的圖結構特征數據。