[發(fā)明專利]一種數(shù)據(jù)監(jiān)測方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011606082.6
• 申請日: 2020-12-28
• 公開（公告）號: CN112634043B
• 公開（公告）日: 2023-10-13
• 發(fā)明（設計）人: 李謹秀
• 申請（專利權）人: 中國農(nóng)業(yè)銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/04
• 分類號: G06Q40/04;G06F16/28;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權代理有限公司 11227
• 代理人: 馮柳偉

1.一種數(shù)據(jù)監(jiān)測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標數(shù)據(jù)和所述目標數(shù)據(jù)對應的目標客戶；

根據(jù)所述目標數(shù)據(jù)和所述目標客戶構建圖結構；所述圖結構包括節(jié)點和邊；所述節(jié)點表示所述目標客戶，所述邊表示所述目標數(shù)據(jù)；

將所述圖結構中有關聯(lián)關系的節(jié)點進行合并處理，獲得目標圖結構；所述關聯(lián)關系包括直系血緣關系；

對所述目標圖結構中的節(jié)點進行特征初始化，獲得節(jié)點目標特征；

對所述目標圖結構中的邊進行自身特征初始化，獲得邊目標特征；

將所述目標特征輸入目標圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，獲得節(jié)點監(jiān)測概率；所述目標圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型用于獲取節(jié)點監(jiān)測概率；所述目標特征包括所述節(jié)點目標特征和所述邊目標特征；

根據(jù)所述節(jié)點監(jiān)測概率生成數(shù)據(jù)監(jiān)測結果。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述目標特征輸入目標圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，獲得節(jié)點監(jiān)測概率，包括：

將所述目標特征輸入目標圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對所述節(jié)點進行特征再表示，獲得再表示節(jié)點特征；所述再表示節(jié)點特征為利用所述邊特征、鄰居節(jié)點特征、鄰居的鄰居節(jié)點特征，結合注意力系數(shù)進行聚合得到的；所述注意力系數(shù)包括鄰居節(jié)點的注意力系數(shù)和鄰居的鄰居節(jié)點的注意力系數(shù)；

利用所述再表示節(jié)點特征、邊特征以及所述目標圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型，獲得節(jié)點監(jiān)測概率。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述目標圖結構中的節(jié)點進行特征初始化，獲得節(jié)點目標特征，包括：

獲取所述目標圖結構中的節(jié)點的節(jié)點特征和所述節(jié)點周圍的鄰居節(jié)點的鄰居節(jié)點特征；

根據(jù)所述節(jié)點特征和所述鄰居節(jié)點特征對所述目標圖結構中的節(jié)點進行特征初始化，獲得節(jié)點目標特征。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練過程，包括：

獲取歷史數(shù)據(jù)和歷史客戶；所述歷史客戶和所述歷史數(shù)據(jù)相對應；

根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)和所述歷史客戶構建歷史圖結構；所述歷史圖結構包括歷史節(jié)點和歷史邊；所述歷史節(jié)點表示所述歷史客戶，所述歷史邊表示所述歷史數(shù)據(jù)；

利用所述歷史圖結構獲取所述歷史特征，所述歷史特征包括歷史節(jié)點特征和歷史邊特征；

根據(jù)所述歷史特征以及所述歷史特征與參考特征是否相關的標簽，訓練生成目標圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述歷史特征以及所述歷史特征與參考特征是否相關的標簽，訓練生成目標圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型，包括：

將所述歷史特征輸入目標圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對所述歷史節(jié)點進行特征再表示，獲得再表示歷史節(jié)點特征；所述再表示歷史節(jié)點特征為利用所述歷史邊特征、歷史鄰居節(jié)點特征、歷史鄰居的鄰居節(jié)點特征，結合注意力系數(shù)進行聚合得到的；所述注意力系數(shù)包括歷史鄰居節(jié)點的注意力系數(shù)和歷史鄰居的鄰居節(jié)點的注意力系數(shù)；

將所述再表示歷史節(jié)點特征、歷史邊特征，以及所述歷史特征與參考特征是否相關的標簽確定為數(shù)據(jù)；

利用所述數(shù)據(jù)訓練所述目標圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型直到達到預設條件，獲得所述目標圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

6.一種數(shù)據(jù)監(jiān)測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一獲取單元，用于獲取目標數(shù)據(jù)和所述目標數(shù)據(jù)對應的目標客戶；

構建單元，用于根據(jù)所述目標數(shù)據(jù)和所述目標客戶構建圖結構；所述圖結構包括節(jié)點和邊；所述節(jié)點表示所述目標客戶，所述邊表示所述目標數(shù)據(jù)；

第二獲取單元，用于將所述圖結構中有關聯(lián)關系的節(jié)點進行合并處理，獲得目標圖結構；所述關聯(lián)關系包括直系血緣關系；

第一初始化單元，用于對所述目標圖結構中的節(jié)點進行特征初始化，獲得節(jié)點目標特征；

第二初始化單元，用于對所述目標圖結構中的邊進行自身特征初始化，獲得邊目標特征；

第三獲取單元，用于將所述目標特征輸入目標圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，獲得節(jié)點監(jiān)測概率；所述目標圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型用于獲取節(jié)點監(jiān)測概率；所述目標特征包括所述節(jié)點目標特征和所述邊目標特征；

生成單元，用于根據(jù)所述節(jié)點監(jiān)測概率生成數(shù)據(jù)監(jiān)測結果。