[發(fā)明專利]基于關(guān)系圖譜學(xué)習(xí)的欺詐分析方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010436169.7 | 申請日: | 2020-05-21 |
| 公開(公告)號: | CN111639690A | 公開(公告)日: | 2020-09-08 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 蔣昌俊;丁志軍;章昭輝;閆春鋼;王成;王鑫塵 | 申請(專利權(quán))人: | 同濟(jì)大學(xué) |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06F16/28;G06Q40/02 |
| 代理公司: | 上海光華專利事務(wù)所(普通合伙) 31219 | 代理人: | 徐秋平 |
| 地址: | 200092 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 關(guān)系 圖譜 學(xué)習(xí) 欺詐 分析 方法 系統(tǒng) 介質(zhì) 設(shè)備 | ||
1.一種基于關(guān)系圖譜學(xué)習(xí)的欺詐分析方法,其特征在于,所述基于關(guān)系圖譜學(xué)習(xí)的欺詐分析方法包括:
根據(jù)用戶的信息記錄構(gòu)建異質(zhì)關(guān)系圖譜;
對所述信息記錄和異質(zhì)關(guān)系圖譜進(jìn)行特征提取,以獲取多個(gè)用戶信息特征,通過所述用戶信息特征標(biāo)識該用戶的信息錄入行為;
將多個(gè)所述用戶信息特征分別輸入一級分類器中進(jìn)行初級分類;
將所有初級分類的結(jié)果輸入二級分類器中進(jìn)行分類決策,以輸出該用戶是否為欺詐用戶的分類結(jié)果;所述二級分類器是由所述一級分類器進(jìn)行模型融合后確定的集成式分類器。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于關(guān)系圖譜學(xué)習(xí)的欺詐分析方法,其特征在于,根據(jù)用戶的信息記錄構(gòu)建異質(zhì)關(guān)系圖譜的步驟包括:
通過身份識別碼對用戶進(jìn)行唯一標(biāo)識;
將所述信息記錄中的字段作為節(jié)點(diǎn),將所述字段之間的聯(lián)系作為邊;
通過所述節(jié)點(diǎn)和邊構(gòu)建所述異質(zhì)關(guān)系圖譜。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于關(guān)系圖譜學(xué)習(xí)的欺詐分析方法,其特征在于,對所述信息記錄和異質(zhì)關(guān)系圖譜進(jìn)行特征提取,以獲取多個(gè)用戶信息特征,通過所述用戶信息特征標(biāo)識該用戶的信息錄入行為的步驟包括:
根據(jù)所述信息記錄提取原始字段統(tǒng)計(jì)特征;所述原始字段統(tǒng)計(jì)特征包括字段缺失率和原始特征編碼;
根據(jù)所述信息記錄提取累計(jì)特征;所述累計(jì)特征指某一字段的信息出現(xiàn)的頻率;
根據(jù)所述信息記錄提取一致性特征;所述一致性特征指同一用戶在多次填寫相同字段時(shí)的信息一致性;
根據(jù)所述異質(zhì)關(guān)系圖譜提取關(guān)系圖譜特征;所述關(guān)系圖譜特征指不同用戶之間字段的關(guān)聯(lián)特征。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于關(guān)系圖譜學(xué)習(xí)的欺詐分析方法,其特征在于,根據(jù)所述異質(zhì)關(guān)系圖譜提取關(guān)系圖譜特征的步驟包括:
提取所述異質(zhì)關(guān)系圖譜中的一階鄰黑樣本數(shù)目;
提取所述異質(zhì)關(guān)系圖譜中的二階鄰黑樣本數(shù)目;
提取所述異質(zhì)關(guān)系圖譜中的一階鄰黑樣本占比;
提取所述異質(zhì)關(guān)系圖譜中的距離黑樣本最短路;
提取所述異質(zhì)關(guān)系圖譜中的二階鄰黑樣本占比。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于關(guān)系圖譜學(xué)習(xí)的欺詐分析方法,其特征在于,所述一級分類器包括:原始字段統(tǒng)計(jì)特征分類器、累計(jì)特征分類器、一致性特征分類器和關(guān)系圖譜特征分類器;將多個(gè)所述用戶信息特征分別輸入一級分類器中進(jìn)行初級分類的步驟包括:
將所述原始字段統(tǒng)計(jì)特征輸入預(yù)先訓(xùn)練的原始字段統(tǒng)計(jì)特征分類器中進(jìn)行初級分類,得到原始字段統(tǒng)計(jì)特征分類結(jié)果;
將所述累計(jì)特征輸入預(yù)先訓(xùn)練的累計(jì)特征分類器中進(jìn)行初級分類,得到累計(jì)特征分類結(jié)果;
將所述一致性特征輸入預(yù)先訓(xùn)練的一致性特征分類器中進(jìn)行初級分類,得到一致性特征分類結(jié)果;
將所述關(guān)系圖譜特征輸入預(yù)先訓(xùn)練的關(guān)系圖譜特征分類器中進(jìn)行初級分類,得到關(guān)系圖譜特征分類結(jié)果。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于關(guān)系圖譜學(xué)習(xí)的欺詐分析方法,其特征在于,將所有初級分類的結(jié)果輸入二級分類器中進(jìn)行分類決策的步驟包括:
將所述原始字段統(tǒng)計(jì)特征分類結(jié)果、累計(jì)特征分類結(jié)果、一致性特征分類結(jié)果和關(guān)系圖譜特征分類結(jié)果輸入二級分類器中進(jìn)行綜合分析,得到該用戶是否為欺詐用戶的分類結(jié)果。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于關(guān)系圖譜學(xué)習(xí)的欺詐分析方法,其特征在于:
將所有初級分類的結(jié)果進(jìn)行K折交叉驗(yàn)證后輸入所述二級分類器中進(jìn)行分類決策。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于同濟(jì)大學(xué),未經(jīng)同濟(jì)大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202010436169.7/1.html,轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 同類專利
- 專利分類
G06K 數(shù)據(jù)識別;數(shù)據(jù)表示;記錄載體;記錄載體的處理
G06K9-00 用于閱讀或識別印刷或書寫字符或者用于識別圖形,例如,指紋的方法或裝置
G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個(gè)筆畫組成的,而且每個(gè)筆畫表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理,即無須判定關(guān)于圖像的同一性而進(jìn)行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合
- 用于圖譜界面的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)
- 用于內(nèi)容特征圖譜化的特征圖譜布局的服務(wù)器及介質(zhì)
- 圖譜的構(gòu)建方法及裝置、電子設(shè)備
- 信息圖譜構(gòu)建方法、裝置及設(shè)備
- 知識圖譜的完善方法及裝置、數(shù)據(jù)處理方法及裝置
- 一種知識圖譜的構(gòu)建方法、裝置、知識圖譜系統(tǒng)及設(shè)備
- 一種基于知識圖譜的故障判別推理方法
- 一種事件圖譜的匹配方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)
- 一種用于創(chuàng)建知識圖譜的計(jì)算機(jī)設(shè)備
- 一種支持增量實(shí)體關(guān)聯(lián)的關(guān)系圖譜計(jì)算方法
- 根據(jù)用戶學(xué)習(xí)效果動態(tài)變化下載學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)及方法
- 用于智能個(gè)人化學(xué)習(xí)服務(wù)的方法
- 漸進(jìn)式學(xué)習(xí)管理方法及漸進(jìn)式學(xué)習(xí)系統(tǒng)
- 輔助學(xué)習(xí)的方法及裝置
- 基于人工智能的課程推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)
- 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)移動學(xué)習(xí)路徑生成方法
- 一種線上視頻學(xué)習(xí)系統(tǒng)
- 一種基于校園大數(shù)據(jù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法、裝置及設(shè)備
- 一種學(xué)習(xí)方案推薦方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)
- 游戲?qū)W習(xí)效果評測方法及系統(tǒng)





