[發明專利]一種預測風險賬號的方法、裝置、存儲介質和計算機設備

在審

• 申請號: 202110603478.3
• 申請日: 2021-05-31
• 公開（公告）號: CN113420789A
• 公開（公告）日: 2021-09-21
• 發明（設計）人: 王勝;王寧;李健;景曉志;甘人才;朱建生;單杏花;趙穎;李文寶;李昂;王興成;李燕波;郝雅青;劉凱;魏佳代;徐佳;宋瀟琪;李倩文
• 申請（專利權）人: 北京經緯信息技術有限公司;中國鐵道科學研究院集團有限公司電子計算技術研究所;中國鐵道科學研究院集團有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 北京匯思誠業知識產權代理有限公司 11444
• 代理人: 蘇勝

本發明實施例提供了一種預測風險賬號的方法、裝置、存儲介質和計算機設備。該方法包括：通過提升樹模型對獲取的訓練測試集進行訓練，生成風險模型；將獲取的多個灰樣本輸入風險模型，生成每個灰樣本對應的風險概率；將多個風險概率中大于設定概率的一個或多個風險概率對應的灰樣本，確定為風險賬戶；將一個或多個風險賬戶和多個黑樣本對應的用戶賬號數據確定為風險賬號。本發明實施例提供的技術方案中，能夠將一個或多個風險賬戶和多個黑樣本對應的用戶賬號數據確定為風險賬號，可以全面、準確、高效地預測出風險賬號。

【技術領域】

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種預測風險賬號的方法、裝置、存儲介質和計算機設備。

【背景技術】

隨著居民日常出行的增加，互聯網售票量也在快速增加。由于大量的第三方購票平臺、搶票軟件等利用互聯網票額的動態變化，為旅客代購車票，用其技術、設備或網絡優勢“加價搶票”，不斷查詢互聯網售票的余票，發現有余票時立即下單購票，消耗互聯網售票平臺的處理資源，影響互聯網售票平臺穩定運行，擾亂正常售票秩序。相關技術中，不能有效地通過預測風險賬號來減少“加價搶票”的行為，缺少全面、準確、高效地預測風險賬號的方法。

【發明內容】

有鑒于此，本發明實施例提供了一種預測風險賬號的方法、裝置、存儲介質和計算機設備，用以全面、準確、高效地預測出風險賬號。

一方面，本發明實施例提供了一種預測風險賬號的方法，包括：

通過提升樹模型對獲取的訓練測試集進行訓練，生成風險模型；

將獲取的多個灰樣本輸入所述風險模型，生成每個所述灰樣本對應的風險概率；

將多個所述風險概率中大于設定概率的一個或多個所述風險概率對應的灰樣本，確定為風險賬戶；

將一個或多個所述風險賬戶和多個黑樣本對應的用戶賬號數據確定為風險賬號。

可選地，所述通過提升樹模型對獲取的訓練測試集進行訓練，生成風險模型之前包括：

通過專家經驗算法對獲取的特征表進行分類，生成多個黑樣本、多個白樣本和多個灰樣本；

從多個所述白樣本中隨機提取設定數量個白樣本，生成多個隨機白樣本；

根據多個所述隨機白樣本和多個所述黑樣本，生成訓練測試集。

可選地，所述通過專家經驗判斷算法對獲取的特征表進行分類，生成多個黑樣本、多個白樣本和多個灰樣本之前包括：

判斷獲取的業務類型數據是否包括退票標識；

若判斷出所述業務類型數據包括退票標識，將獲取的交易時間減去獲取的付款交易時間生成退款時長；

根據獲取的業務類型數據、渠道類型數據、用戶賬號數據、付款流水號數據、交易IP數據和所述退款時長，生成基表；

通過特征算法對所述基表進行特征計算，生成特征表。

可選地，所述判斷獲取的付款流水號數據是否包括退票標識之前包括：

根據獲取的支付數據生成逗號分隔值文件；

從所述逗號分隔值文件中提取業務類型數據、渠道類型數據、用戶賬號數據、付款流水號數據和交易IP數據。

可選地，還包括：

若判斷出所述業務類型數據不包括退票標識，根據獲取的業務類型數據、渠道類型數據、用戶賬號數據、付款流水號數據和交易IP數據，生成基表，并繼續執行所述通過存儲的特征算法對所述基表進行特征計算，生成特征表的步驟。

可選地，所述將一個或多個所述風險賬戶和多個黑樣本對應的用戶賬號數據確定為風險賬號之后包括：