[發明專利]一種數據的處理方法、裝置及設備

有效

• 申請號: 201910553786.2
• 申請日: 2019-06-25
• 公開（公告）號: CN110322349B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 陸遜
• 申請（專利權）人: 創新先進技術有限公司
• 主分類號: G06Q40/04
• 分類號: G06Q40/04
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315
• 代理人: 許振新;朱文杰

1.一種數據的處理方法，所述方法包括：

獲取目標歷史業務數據，并確定所述目標歷史業務數據對應的風險屬性信息和空間屬性信息，所述目標歷史業務數據包括預定的多個維度的數據；所述風險屬性信息為能夠描述所述目標歷史業務數據是否存在風險，或者所述風險屬性信息對應的屬性值的變化被關注，所述空間屬性信息為所述目標歷史業務數據中除了所述風險屬性信息之外，能夠將業務數據劃分成不同子數據集的屬性信息；

基于所述目標歷史業務數據對應的風險屬性信息，對所述目標歷史業務數據進行異常檢測，確定所述目標歷史業務數據中的異常業務數據和非異常業務數據；

基于所述目標歷史業務數據對應的空間屬性信息，以及所述目標歷史業務數據中的異常業務數據和非異常業務數據，對所述異常業務數據進行異常空間檢測，確定所述異常業務數據在所述多個維度中的一個或多個維度上聚集的程度；

根據所述異常業務數據在所述多個維度中的一個或多個維度上聚集的程度，確定存在風險的業務數據所包含的維度的信息。

2.根據權利要求1所述的方法，所述方法還包括：

接收用戶與商戶的交易數據；

根據所述交易數據中包含的預定維度的數據，確定所述交易數據中是否包含存在風險的業務數據所包含的維度的信息；

如果所述交易數據中包含存在風險的業務數據所包含的維度的信息，則確定所述交易數據對應的交易存在風險。

3.根據權利要求2所述的方法，所述方法還包括：

輸出所述交易數據對應的交易存在風險的提示信息。

4.根據權利要求1所述的方法，所述基于所述目標歷史業務數據對應的風險屬性信息，對所述目標歷史業務數據進行異常檢測，確定所述目標歷史業務數據中的異常業務數據和非異常業務數據，包括：

基于所述目標歷史業務數據對應的風險屬性信息，通過以下中的至少一個算法：局部離群因子LOF檢測算法、孤立森林IF檢測算法、3?Sigma準則，對所述目標歷史業務數據進行異常檢測，確定所述目標歷史業務數據中的異常業務數據和非異常業務數據。

5.根據權利要求4所述的方法，所述方法還包括：

分別對所述目標歷史業務數據中的異常業務數據和非異常業務數據進行打標處理，以為所述目標歷史業務數據中的異常業務數據和非異常業務數據設置相應的標簽。

6.根據權利要求1所述的方法，所述基于所述目標歷史業務數據對應的空間屬性信息，以及所述目標歷史業務數據中的異常業務數據和非異常業務數據，對所述異常業務數據進行異常空間檢測，確定所述異常業務數據在所述多個維度中的一個或多個維度上聚集的程度，包括：

根據所述目標歷史業務數據中的異常業務數據和非異常業務數據，確定所述目標歷史業務數據對應的空間屬性信息的最優特征；

基于所述目標歷史業務數據對應的空間屬性信息的最優特征，將所述目標歷史業務數據劃分到多個子數據集中；

如果所述多個子數據集中存在只包含所述異常業務數據或所述非異常業務數據的第一子數據集，則將所述第一子數據集設置到預定樹模型的葉子節點；

如果所述多個子數據集中存在包含所述異常業務數據和所述非異常業務數據的第二子數據集，則將所述第二子數據集設置到預定樹模型的節點，并根據所述第二子數據集中的異常業務數據和非異常業務數據，確定所述第二子數據集對應的空間屬性信息的最優特征，以對所述第二子數據集中的目標歷史業務數據進行劃分；

確定所述葉子節點中所述異常業務數據在所述多個維度中的一個或多個維度上聚集的程度。

7.根據權利要求6所述的方法，所述根據所述目標歷史業務數據中的異常業務數據和非異常業務數據，確定所述目標歷史業務數據中的最優特征，包括：

根據所述目標歷史業務數據中的異常業務數據和非異常業務數據，確定針對所述目標歷史業務數據對應的空間屬性信息的特征的信息增益；

根據針對所述目標歷史業務數據對應的空間屬性信息的特征的信息增益，確定所述目標歷史業務數據對應的空間屬性信息的最優特征。