[發明專利]一種交易風險識別方法和裝置

在審

• 申請號: 202210031012.5
• 申請日: 2022-01-12
• 公開（公告）號: CN114387103A
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發明（設計）人: 李思穎;李立燕;羅立新;秦鈺婷;曹蓉
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/04
• 分類號: G06Q40/04;G06K9/62;G06F16/2455
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 周永君;湯在彥

1.一種交易風險識別方法，其特征在于，所述方法包括：

根據查詢到的交易明細，構建交易時序圖；

提取所述交易時序圖中的子圖，生成模式子圖集；

將提取出的當前交易的目標時序圖與所述模式子圖集進行匹配，得到當前交易的風險類型。

2.根據權利要求1所述的交易風險識別方法，其特征在于，所述交易明細包括用戶信息、交易信息和風險類型；

所述根據查詢到的交易明細，構建交易時序圖，包括：

對用戶信息和交易信息進行計算，生成各用戶之間的交互信息；

將各用戶作為節點，將所述交互信息作為邊；

通過設置的風險類型對應的表現方式，根據所述節點和邊，構建所述交易時序圖。

3.根據權利要求1所述的交易風險識別方法，其特征在于，所述提取所述交易時序圖中的子圖，生成模式子圖集，包括：

通過頻繁子圖挖掘算法，對所述交易時序圖中的頻繁子圖進行挖掘，生成多個頻繁子圖；

從所述多個頻繁子圖中篩選出多個目標頻繁子圖，生成模式子圖集。

4.根據權利要求3所述的交易風險識別方法，其特征在于，從所述多個頻繁子圖中篩選出多個目標頻繁子圖，生成模式子圖集，包括：

按照所述頻繁子圖的邊的數量對所述頻繁子圖進行排序；

通過排序算法，按照所述頻繁子圖的邊的數量對所述頻繁子圖進行排序過濾，得到多個目標頻繁子圖；

將多個目標頻繁子圖作為模式子圖集。

5.根據權利要求1所述的交易風險識別方法，其特征在于，在將提取出的當前交易的目標時序圖與所述模式子圖集進行匹配，得到當前交易的風險類型之前，還包括：

提取出當前交易的交易用戶；

將所述交易用戶與所述交易時序圖中的節點進行匹配；

若匹配成功，提取出所述交易用戶對應的初始時序圖；

將所述當前交易的交易用戶作為新節點，交互信息作為新邊；

將所述新節點和新邊添加至所述初始時序圖，得到目標時序圖。

6.根據權利要求1所述的交易風險識別方法，其特征在于，在將提取出的當前交易的目標時序圖與所述模式子圖集進行匹配，得到當前交易的風險類型之后，包括：

根據當前交易，對所述模式子圖和交易時序圖進行更新。

7.根據權利要求1所述的交易風險識別方法，其特征在于，所述方法還包括：

響應于輸入的對所述交易時序圖的點擊操作，按照輸入的參數提取出交互時序圖；

對所述交互時序圖進行可視化展示。

8.一種交易風險識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

構建單元，用于根據查詢到的交易明細，構建交易時序圖；

第一提取單元，用于提取所述交易時序圖中的子圖，生成模式子圖集；

第一匹配單元，用于將提取出的當前交易的目標時序圖與所述模式子圖集進行匹配，得到當前交易的風險類型。

9.一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的交易風險識別方法。

10.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器用于存儲包括程序指令的信息，所述處理器用于控制程序指令的執行，其特征在于，所述程序指令被處理器加載并執行時實現權利要求1至7任一項所述的交易風險識別方法。