[發明專利]基于圖注意力網絡的分類方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202210073265.9
• 申請日: 2022-01-21
• 公開（公告）號: CN114418009A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 朱磊;張霖;徐賽奕;朱艷喬
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q40/08
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 廖慧賢

本發明公開了一種基于圖注意力網絡的分類方法、裝置、設備和存儲介質，可廣泛應用于人工智能技術領域；本發明的方法包括：獲取待處理的用戶行為數據；對用戶行為數據進行特征加工處理，得到關聯因子數據；對用戶行為數據和關聯因子數據進行特征清洗處理，得到目標因子數據；對目標因子數據進行數值化處理，得到與目標因子數據對應的目標特征數據；將目標特征數據輸入到預設的圖注意力網絡分類模型中進行分類處理，得到分類數據，其中，分類數據包括異常行為數據和正常行為數據，本發明能夠有效提高對個體非法風險行為的預測準確性。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其是一種基于圖注意力網絡的分類方法、裝置、設備和存儲介質。

背景技術

隨著人工智能(Artificial Intelligence，AI)的快速發展，對于個體非法風險行為的識別也逐漸擺脫人工，實現智能化。相關技術中，所采用的個體非法風險識別模型通常基于歷史非法風險行為數據以及保險公司根據經驗形成的判斷非法風險行為的特定規則，而用于檢測非法風險行為的數據往往局限于保險公司收集的賠案數據和少量的外部數據，因此通過上述數據對個體非法風險行為進行預測，容易造成預測的誤差較大。

發明內容

以下是對本文詳細描述的主題的概述。本概述并非是為了限制權利要求的保護范圍。

本發明實施例提供了一種基于圖注意力網絡的分類方法、裝置、設備和存儲介質，能夠有效提高對個體非法風險行為的預測準確性。

第一方面，本發明實施例提供了一種基于圖注意力網絡的分類方法，包括：

獲取待處理的用戶行為數據；

對所述用戶行為數據進行特征加工處理，得到關聯因子數據；

對所述用戶行為數據和所述關聯因子數據進行特征清洗處理，得到目標因子數據；

對所述目標因子數據進行數值化處理，得到與所述目標因子數據對應的目標特征數據；

將所述目標特征數據輸入到預設的圖注意力網絡分類模型中進行分類處理，得到分類數據，其中，所述分類數據包括異常行為數據和正常行為數據。

第二方面，本發明實施例提供了一種基于圖注意力網絡的分類裝置，包括：

數據獲取模塊，用于獲取待處理的用戶行為數據；

加工處理模塊，用于對所述用戶行為數據進行特征加工處理，得到關聯因子數據；

特征清洗處理模塊，用于對所述用戶行為數據和所述關聯因子數據進行特征清洗處理，得到目標因子數據；

數值處理模塊，用于對所述目標因子數據進行數值化處理，得到與所述目標因子數據對應的目標特征數據；

數據分類模塊，用于將所述目標特征數據輸入到預設的圖注意力網絡分類模型中進行分類處理，得到分類數據，其中，所述分類數據包括異常行為數據和正常行為數據。

第三方面，本發明實施例提供了一種基于圖注意力網絡的分類設備，包括：存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現前面實施例的基于圖注意力網絡的分類方法。

第四方面，本發明實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機可執行程序，所述計算機可執行程序用于執行前面實施例的基于圖注意力網絡的分類方法。