[發明專利]基于資金交易關系數據實現相似目標人員識別處理的系統、方法、裝置、處理器及其介質

在審

• 申請號: 202110940032.X
• 申請日: 2021-08-16
• 公開（公告）號: CN113641906A
• 公開（公告）日: 2021-11-12
• 發明（設計）人: 王貞;陶春和;吳孟龍
• 申請（專利權）人: 公安部第三研究所
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06K9/62;G06N3/08;G06Q40/04
• 代理公司: 上海智信專利代理有限公司 31002
• 代理人: 王潔;鄭暄

本發明涉及一種基于資金交易關系數據實現相似目標人員識別處理的系統，其中，該系統包括數據采集與處理模塊，用于通過收集資金交易關系數據構建資金交易關系數據集并進行數據預處理；資金交易網絡圖模型生成模塊，用于構建資金交易網絡圖模型生成節點游走序列；節點嵌入向量生成模塊，用于生成每個節點的雙向嵌入向量；相似目標確定生成模塊，用于確定與已知節點最相似節點的目標對象。本發明還涉及一種相應的方法、裝置、處理器及其存儲介質。采用了本發明的該系統、方法、裝置、處理器及其存儲介質，能夠快速的檢測出相似目標對象，使得在已知部分目標人員節點的情況下快速檢測出相似未知目標人員，為相關部門提供更高效的研判方法支撐。

技術領域

本發明涉及深度學習技術領域，尤其涉及數據研判分析技術領域，具體是指一種基于資金交易關系數據實現相似目標人員識別處理的系統、方法、裝置、處理器及其計算機可讀存儲介質。

背景技術

近年來隨著計算機和互聯網技術的快速發展，新型、智能型經濟違法事件呈上升趨勢，且相關目標人員主體有組織化趨勢明顯，其相關事件涉及的信息數量和維度爆炸性增長。并且相關數據通常體量極大，合理與異常交易混雜，很難利用現有手段進行處理；數據間關聯關系繁多，總體呈現非結構化特點。傳統的經偵技術主要依靠人工的手段根據經驗查找異常記錄、追蹤相關線索，需要投入大量的時間和人力，并且由于種種主觀因素無法保證研判的效率和質量。當面對大規模數據時，這樣的方法顯得十分無力。

在這樣的背景下，希望將現有的人工智能中的技術引入到相關事件的偵辦中，通過人機相結合，對目標人員及其相關行為進行畫像，讓機器完成耗時耗力的數據處理的工作，并將初始的處理結果反饋給技術人員從而可以進行進一步的分析。相比較傳統的方法，通過人機結合，可以快速地處理、分析數據，并且能夠從數據的整體出發，客觀地找到數據中的異常記錄、追蹤到目標線索。

對目標人員及其相關行為進行精準畫像，可以采用基于圖學習或網絡嵌入的相關算法。圖作為表達能力較強的通用性的數據結構，可以用于刻畫實際偵查中的許多難題，比如目標人員間的資金流通網絡，電信場景下的網絡通信，交通運輸中的車流網路等。圖學習能夠捕捉圖數據中的關鍵信息和隱藏特征，面向大規模、多維度的異構網絡時具有精準、高效的分析處理能力。目前流行的圖學習算法如社區發現、圖嵌入、網絡可視化等，可以直觀、有效地協助技術人員快速鎖定相關目標人員，掌握犯罪組織結構，達到快速預警、精準打擊、有效遏制的目標。

由真實數據構成的圖(或網絡)往往是高維、非結構化的。高維體現在兩個方面，首先是當圖的規模較大時，需要一個高維的空間對圖的結構進行描述或表征；其次是當圖中的元素所包含的信息量較多時(比如異構網絡)，需要構建更加高維的數學模型。圖嵌入作為近年來圖學習的熱點方向，能夠將圖的高維信息嵌入到低維的向量空間中，同時保留原有的結構、拓撲、屬性等重要信息，并將非結構化的圖數據轉變為結構化的低維向量。

在通常的案件研判分析場景中，資金網絡的分析發揮著十分重要作用，辦案人員在初步確定了少數幾個目標人員后，會依法搜集與這些目標人員有關的資金交易數據。近些年來，伴隨著互聯網科技的發展，各種移動支付、在線交易變得十分普遍，這直接導致了不良資金交易數據的規模快速增長，也給分析這些數據的技術人員帶來了新的挑戰——如何能快速地、不依賴于人工經驗的基礎上發現出與已掌握目標人員有相似行為的未知目標人員。

發明內容

本發明的目的是克服了上述現有技術的缺點，提供了一種效率高、耗時低、對研判人員經驗要求不高的的基于資金交易關系數據實現相似目標人員識別處理的系統、方法、裝置、處理器及其計算機可讀存儲介質。

為了實現上述目的，本發明的基于資金交易關系數據實現相似目標人員識別處理的系統、方法、裝置、處理器及其計算機可讀存儲介質如下：

該基于資金交易關系數據實現相似目標人員識別處理的系統，其主要特點是，所述的系統包括：

數據采集與處理模塊，用于通過收集資金交易關系數據構建資金交易關系數據集，并對所述的資金交易關系數據集進行數據預處理；