[發明專利]關聯賬號的確定方法、裝置和關聯數據對象的確定方法

有效

• 申請號: 202010146808.6
• 申請日: 2020-03-05
• 公開（公告）號: CN111447082B
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 劉佳
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: H04L41/14
• 分類號: H04L41/14;H04L12/18
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 周達;劉飛

1.一種關聯賬號的確定方法，包括：

建立針對目標賬號的目標群組，其中，所述目標群組包括目標賬號和待定賬號；

確定出所述目標群組中賬號的特征向量；

利用預設的處理模型，根據所述目標群組中賬號的特征向量，確定出目標群組的自相似矩陣，其中，所述預設的處理模型至少包括self-attention層，所述目標群組的自相似矩陣包含有所述目標群組中賬號之間的特征相似度參數，所述特征相似度參數用于表征目標群組中的賬號之間的關聯關系；其中，利用預設的處理模型，根據所述目標群組中賬號的特征向量，確定出目標群組的自相似矩陣，包括：利用預設的處理模型的self-attention層在根據該目標群組中的各個賬號的特征向量計算對應的隱特征向量的同時，提取出在計算隱特征向量的過程中生成的針對該目標群組的自相似矩陣；

根據所述目標群組的自相似矩陣，確定出目標賬號的關聯賬號。

2.根據權利要求1所述的方法，建立針對目標賬號的目標群組，包括：

獲取目標賬號預設時間段的資金變動記錄、目標賬號的通訊錄、目標賬號的登錄設備的使用記錄；

根據所述目標賬號預設時間段的資金變動記錄、目標賬號的通訊錄、目標賬號的登錄設備的使用記錄，篩選出符合預設要求的賬號作為所述待定賬號；

建立包含有所述目標賬號和所述待定賬號的群組，作為所述目標群組。

3.根據權利要求1所述的方法，確定出所述目標群組中賬號的特征向量，包括：

獲取目標群組中的賬號的屬性數據和行為數據；

根據目標群組中的賬號的屬性數據和行為數據，確定出所述目標群組中賬號的特征向量。

4.根據權利要求3所述的方法，所述賬號的屬性數據包括以下至少之一：賬號注冊用戶的年齡信息、賬號注冊用戶的職業信息、賬號的實名認證結果、賬號的信用評級。

5.根據權利要求3所述的方法，所述賬號的行為數據包括以下至少之一：大額轉賬記錄、賬號登錄失敗記錄、賬號的轉賬次數。

6.根據權利要求1所述的方法，根據所述目標群組的自相似矩陣，確定出目標賬號的關聯賬號，包括：

根據所述目標群組的自相似矩陣中待定賬號與目標賬號之間的特征相似度參數，篩選出與目標賬號之間的特征相似度參數大于預設的相似度參數閾值的待定賬號，作為所述目標賬號的關聯賬號。

7.根據權利要求1所述的方法，所述目標賬號包括被判斷為涉及風險交易的賬號，和/或，被舉報的賬號。

8.根據權利要求7所述的方法，所述目標賬號的關聯賬號包括目標賬號的團伙賬號。

9.根據權利要求1所述的方法，所述預設的處理模型按照以下方式獲取：

建立針對樣本賬號的樣本群組，其中，所述樣本群組包括樣本賬號，以及樣本賬號的關聯賬號，和/或，樣本賬號的無關賬號；

在樣本群組中，針對樣本賬號的關聯賬號設置黑標簽，針對樣本賬號的無關賬號設置白標簽，得到標注后的樣本群組；

獲取并根據所述標注后的樣本群組中的賬號的屬性數據和行為數據，確定出所述標注后的樣本群組中賬號的特征向量；

建立包含有self-attention層的初始的處理模型，其中，所述初始的處理模型用于輸出self-attention層在根據標注后的樣本群組中賬號的特征向量計算對應的標注后的樣本群組中賬號的第一隱特征向量過程中生成的自相似矩陣；

利用所述標注后的樣本群組中賬號的特征向量，訓練所述初始的處理模型，得到所述預設的處理模型。