[發(fā)明專利]用戶交易行為識別方法及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210295675.8 | 申請日： | 2022-03-24 |
| 公開（公告）號： | CN114757788A | 公開（公告）日： | 2022-07-15 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 王賀超 | 申請（專利權(quán)）人： | 中國銀行股份有限公司 |
| 主分類號： | G06Q40/08 | 分類號： | G06Q40/08;G06Q40/04;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京三友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11127 | 代理人： | 崔博;王維寧 |
| 地址： | 100818 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 用戶 交易 行為 識別 方法 裝置 | ||
1.一種用戶交易行為識別方法，其特征在于，包括：
獲取目標(biāo)用戶的多維交易行為信息；
應(yīng)用預(yù)設(shè)的交易行為識別模型和所述多維交易行為信息，確定所述目標(biāo)用戶的交易行為識別結(jié)果，所述預(yù)設(shè)的交易行為識別模型是根據(jù)批量多維歷史交易行為信息及其各自對應(yīng)的實(shí)際交易行為信息對機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)先訓(xùn)練得到的，所述交易行為識別結(jié)果為風(fēng)險(xiǎn)交易行為或者正常交易行為；
輸出所述交易行為識別結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用戶交易行為識別方法，其特征在于，在所述應(yīng)用預(yù)設(shè)的交易行為識別模型和所述多維交易行為信息，確定所述目標(biāo)用戶的交易行為識別結(jié)果之前，還包括：
獲取批量多維歷史交易行為信息及其各自對應(yīng)的實(shí)際交易行為信息，該實(shí)際交易行為信息為風(fēng)險(xiǎn)交易行為或者正常交易行為信息；
應(yīng)用批量多維歷史交易行為信息及其各自對應(yīng)的實(shí)際交易行為識別結(jié)果對XGBoost算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述交易行為識別模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用戶交易行為識別方法，其特征在于，所述應(yīng)用預(yù)設(shè)的交易行為識別模型和所述多維交易行為信息，確定所述目標(biāo)用戶的交易行為識別結(jié)果，包括：
應(yīng)用預(yù)設(shè)的用戶分類子模型和所述多維交易行為信息，確定所述目標(biāo)用戶的用戶類型；
根據(jù)所述目標(biāo)用戶的用戶類型，確定所述目標(biāo)用戶對應(yīng)的預(yù)設(shè)的交易行為識別子模型；
根據(jù)所述預(yù)設(shè)的交易行為識別子模型和多維交易行為信息，確定所述目標(biāo)用戶的交易行為識別結(jié)果；
所述預(yù)設(shè)的交易行為識別模型包括：預(yù)設(shè)的用戶分類子模型和多個(gè)預(yù)設(shè)的交易行為識別子模型。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用戶交易行為識別方法，其特征在于，還包括：
獲取批量多維歷史交易行為信息及其各自對應(yīng)的實(shí)際交易行為信息和實(shí)際用戶類型，該實(shí)際交易行為信息為風(fēng)險(xiǎn)交易行為或者正常交易行為；
應(yīng)用批量多維歷史交易行為信息及其各自對應(yīng)實(shí)際用戶類型對XGBoost算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述用戶分類子模型；
根據(jù)實(shí)際用戶類型相同的多維歷史交易行為信息及其各自對應(yīng)的實(shí)際交易行為信息對XGBoost算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到該實(shí)際用戶類型對應(yīng)的交易行為識別子模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用戶交易行為識別方法，其特征在于，在所述確定所述目標(biāo)用戶的交易行為識別結(jié)果之后，還包括：
判斷所述交易行為識別結(jié)果是否為風(fēng)險(xiǎn)交易行為，若是，則輸出所述風(fēng)險(xiǎn)交易行為對應(yīng)的預(yù)警信息。
6.一種用戶交易行為識別裝置，其特征在于，包括：
獲取模塊，用于獲取目標(biāo)用戶的多維交易行為信息；
識別模塊，用于應(yīng)用預(yù)設(shè)的交易行為識別模型和所述多維交易行為信息，確定所述目標(biāo)用戶的交易行為識別結(jié)果，所述預(yù)設(shè)的交易行為識別模型是根據(jù)批量多維歷史交易行為信息及其各自對應(yīng)的實(shí)際交易行為信息對機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)先訓(xùn)練得到的，所述交易行為識別結(jié)果為風(fēng)險(xiǎn)交易行為或者正常交易行為；
輸出模塊，用于輸出所述交易行為識別結(jié)果。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的用戶交易行為識別裝置，其特征在于，還包括：
第一獲取歷史數(shù)據(jù)模塊，用于獲取批量多維歷史交易行為信息及其各自對應(yīng)的實(shí)際交易行為信息，該實(shí)際交易行為信息為風(fēng)險(xiǎn)交易行為或者正常交易行為信息；
第一訓(xùn)練模塊，用于應(yīng)用批量多維歷史交易行為信息及其各自對應(yīng)的實(shí)際交易行為識別結(jié)果對XGBoost算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述交易行為識別模型。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的用戶交易行為識別裝置，其特征在于，所述識別模塊包括：
第一確定單元，用于應(yīng)用預(yù)設(shè)的用戶分類子模型和所述多維交易行為信息，確定所述目標(biāo)用戶的用戶類型；
第二確定單元，用于根據(jù)所述目標(biāo)用戶的用戶類型，確定所述目標(biāo)用戶對應(yīng)的預(yù)設(shè)的交易行為識別子模型；
識別單元，用于根據(jù)所述預(yù)設(shè)的交易行為識別子模型和多維交易行為信息，確定所述目標(biāo)用戶的交易行為識別結(jié)果；
所述預(yù)設(shè)的交易行為識別模型包括：預(yù)設(shè)的用戶分類子模型和多個(gè)預(yù)設(shè)的交易行為識別子模型。
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