[發明專利]賬號風險的識別方法及裝置有效
| 申請號: | 201910403363.2 | 申請日: | 2014-10-27 |
| 公開(公告)號: | CN110245487B | 公開(公告)日: | 2023-09-22 |
| 發明(設計)人: | 鄭丹丹 | 申請(專利權)人: | 創新先進技術有限公司 |
| 主分類號: | G06F21/45 | 分類號: | G06F21/45 |
| 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 |
| 地址: | 開曼群島大開曼島*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 賬號 風險 識別 方法 裝置 | ||
1.一種賬號風險的識別方法,包括:
提取對應于待識別賬號的物流接收方地址;
根據所述物流接收方地址對應的有效性等級,獲取所述物流接收方地址的風險值,所述有效性等級與所述物流接收方地址的準確程度呈正相關;
根據所述物流接收方地址的風險值,確定所述待識別賬號的風險狀況;
所述根據所述物流接收方地址對應的有效性等級,獲取所述物流接收方地址的風險值,包括:
獲取預定義的風險值與有效性等級、類別信息之間的映射關系;其中,所述映射關系的訓練樣本包括每個有效性等級分別對應的第一風險發生率和每個類別信息分別對應的第二風險發生率,所述第一風險發生率由貝葉斯算法根據屬于每個有效性等級的預設樣本地址和每個預設樣本地址的樣本類型計算得到,其中所述樣本類型包括已發生風險事件的正樣本類型和未發生風險事件的負樣本類型;
根據所述物流接收方地址對應的有效性等級和類別信息,以及所述映射關系,確定所述物流接收方地址的風險值。
2.根據權利要求1所述的方法,所述第二風險發生率由貝葉斯算法根據屬于每個類別的預設樣本地址和每個預設樣本地址的樣本類型計算得到。
3.根據權利要求1所述的方法,所述映射關系由決策樹算法訓練得到。
4.根據權利要求1所述的方法,所述物流接收方地址被用于與預設的地址信息數據庫進行匹配,以確定出所述物流接收方地址對應的有效性等級;其中,若所述地址信息數據庫內不存在所述物流接收方地址,則所述物流接收方地址對應于最低有效性等級。
5.根據權利要求1所述的方法,所述根據所述物流接收方地址的風險值,確定所述待識別賬號的風險狀況,包括:
獲取所述待識別賬號對應的每個物流接收方地址的權重值,其中所述權重值的大小與相應的物流接收方地址的已創建時長呈負相關;
根據所述權重值,計算所述待識別賬號對應的所有物流接收方地址的風險值的加權和;
將所述加權和轉換為所述待識別賬號的風險概率。
6.一種賬號風險的識別裝置,包括:
地址提取單元,提取對應于待識別賬號的物流接收方地址;
風險值獲取單元,根據所述物流接收方地址對應的有效性等級,獲取所述物流接收方地址的風險值,所述有效性等級與所述物流接收方地址的準確程度呈正相關;
風險確定單元,根據所述物流接收方地址的風險值,確定所述待識別賬號的風險狀況;
所述風險值獲取單元具體用于:
獲取預定義的風險值與有效性等級、類別信息之間的映射關系;其中,所述映射關系的訓練樣本包括每個有效性等級分別對應的第一風險發生率和每個類別信息分別對應的第二風險發生率,所述第一風險發生率由貝葉斯算法根據屬于每個有效性等級的預設樣本地址和每個預設樣本地址的樣本類型計算得到,其中所述樣本類型包括已發生風險事件的正樣本類型和未發生風險事件的負樣本類型;
根據所述物流接收方地址對應的有效性等級和類別信息,以及所述映射關系,確定所述物流接收方地址的風險值。
7.根據權利要求6所述的裝置,所述第二風險發生率由貝葉斯算法根據屬于每個類別的預設樣本地址和每個預設樣本地址的樣本類型計算得到。
8.根據權利要求6所述的裝置,所述映射關系由決策樹算法訓練得到。
9.根據權利要求6所述的裝置,所述物流接收方地址被用于與預設的地址信息數據庫進行匹配,以確定出所述物流接收方地址對應的有效性等級;其中,若所述地址信息數據庫內不存在所述物流接收方地址,則所述物流接收方地址對應于最低有效性等級。
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