[發明專利]模型訓練方法、預測交易風險的方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202210115648.8
• 申請日: 2022-02-07
• 公開（公告）號: CN114462532A
• 公開（公告）日: 2022-05-10
• 發明（設計）人: 袁世聰
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q40/04
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 樊曉

1.一種模型訓練方法，包括：

獲取在預設時間區間內產生的第一目標歷史交易數據集，其中，所述第一目標歷史交易數據集包括正常交易數據集和異常交易數據集，所述正常交易數據集和所述異常交易數據集帶有交易標簽；

對所述第一目標歷史交易數據集中的所述正常交易數據集進行聚類，得到多個簇；

從所述多個簇中確定第二目標歷史交易數據集；

利用分類模型，更新所述第二目標歷史交易數據集和所述異常交易數據集帶有的所述交易標簽，得到訓練數據集；以及

基于所述訓練數據集，訓練待訓練模型，獲得用于預測交易風險的模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述利用分類模型，更新所述第二目標歷史交易數據集和所述異常交易數據集帶有的所述交易標簽，得到訓練數據集包括：

將所述第二目標歷史交易數據集和所述異常交易數據集，輸入所述分類模型，獲得分類結果；

利用所述分類結果與所述交易標簽，確定分類模型的錯誤率；

根據所述錯誤率計算所述分類模型的投票權重；

基于所述投票權重，更新所述交易標簽，得到所述訓練數據集。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述從所述多個簇中確定第二目標歷史交易數據集包括：

分別對每個簇中的數據進行篩選，得到所述第二目標歷史交易數據集，其中，所述篩選包括以所述每個簇為中心篩選。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述獲取在預設時間區間內產生的第一目標歷史交易數據集包括：

獲取在所述預設時間區間內產生的所述正常交易數據集和所述異常交易數據集，得到初始歷史數據；

對所述初始歷史數據進行預處理，得到所述第一目標歷史交易數據集。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述正常交易數據集和所述異常交易數據集還包括：交易基本信息和交易賬戶信息。

6.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于所述訓練數據集，訓練待訓練模型，獲得用于預測交易風險的模型包括：

將所述訓練數據集輸入待訓練模型，輸出訓練結果；

基于所述訓練結果和更新后的交易標簽，對所述待訓練模型進行調參，得到訓練好的所述用于預測交易風險的模型。

7.根據權利要求1所述的方法，在所述獲取在預設時間區間內產生的第一目標歷史交易數據集之前還包括：

獲取用戶對所述第一目標歷史交易數據集的授權；

在得到所述授權后獲取所述第一目標歷史交易數據集。

8.一種預測交易風險的方法，包括：

獲取與待預測時間區間內關聯的目標預測數據；

將所述目標預測數據輸入用于預測交易風險的模型；以及

輸出預測結果；

其中，所述用于預測交易風險的模型根據權利要求1～7任一項所述的方法訓練得到。

9.一種模型訓練裝置，包括：

第一獲取模塊，用于獲取在預設時間區間內產生的第一目標歷史交易數據集，其中，所述第一目標歷史交易數據集包括正常交易數據集和異常交易數據集，所述正常交易數據集和所述異常交易數據集帶有交易標簽；

聚類模塊，用于對所述第一目標歷史交易數據集中的所述正常交易數據集進行聚類，得到多個簇；

確定模塊，用于從所述多個簇中確定第二目標歷史交易數據集；

更新模塊，用于利用分類模型，更新所述第二目標歷史交易數據集和所述異常交易數據集帶有的所述交易標簽，得到訓練數據集；以及

訓練模塊，用于基于所述訓練數據集，訓練待訓練模型，獲得用于預測交易風險的模型。