[發明專利]風險識別的方法、裝置及終端設備

在審

• 申請號: 202210431364.X
• 申請日: 2022-04-22
• 公開（公告）號: CN114781517A
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發明（設計）人: 李俊兵;陳振興;王美青
• 申請（專利權）人: 京東科技控股股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N5/02;G06Q40/08;G06Q50/00
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 單冠飛

本公開提出一種風險識別的方法和裝置，其中，方法包括：獲取預設時間段內的各用戶對應的業務數據集；對每個用戶對應的業務數據進行預處理，以確定每個用戶對應的媒介向量及行為向量；根據各個媒介向量間的相似度及各個行為向量間的相似度，確定各用戶間的邊關系；根據各用戶間的邊關系，將關系圖譜進行社區劃分，以確定關系圖譜中包含的各個社區；根據每個社區中包含的邊的屬性信息，確定每個社區是否為具有風險的社區。由此，通過基于媒介向量與行為向量，在各用戶之間的建立邊的關系，再根據每個社區中包含的邊的屬性信息，確定每個社區是否為具有風險的社區，從而即簡化了風險識別的復雜度，又提高了風險識別的準確度。

技術領域

本公開涉及人工智能識別分類技術領域，尤其涉及一種風險識別的方法、裝置及終端設備。

背景技術

隨著人工智能技術的迅速發展，風險控制的需求越來越多。

相關技術中，通常基于用戶時序行為事件，訓練分類模型，并基于此分類模型，識別對應的業務是否存在風險。該方法需要依賴大量的帶標簽的訓練數據，但是由于帶標簽的訓練數據集的獲得難度較大，導致模型存在誤判或者漏判的現象。因此，如何提供一種可靠的風險識別的方法，是目前亟需解決的問題。

發明內容

本公開提出一種風險識別的方法、裝置及終端設備，以至少解決相關技術風險識別可靠性較低的問題。本公開的技術方案如下：

根據本公開實施例的第一方面，本公開實施例提供一種風險識別的方法，包括：

獲取預設時間段內的各用戶對應的業務數據集，其中，每條所述業務數據中包括媒介數據及行為數據；

對每個所述用戶對應的業務數據進行預處理，以確定每個所述用戶對應的媒介向量及行為向量；

根據各個所述媒介向量間的相似度及各個所述行為向量間的相似度，確定所述各用戶間的邊關系；

根據所述各用戶間的邊關系，將所述關系圖譜進行社區劃分，以確定所述關系圖譜中包含的各個社區；

根據每個所述社區中包含的邊的屬性信息，確定每個所述社區是否為具有風險的社區。

本公開中，服務端在獲取預設時間段內的各用戶對應的業務數據集后，可以對每個用戶對應的業務數據進行預處理，以確定每個用戶對應的媒介向量及行為向量，之后根據各個媒介向量間的相似度及各個行為向量間的相似度，確定各用戶間的邊關系，并根據各用戶間的邊關系，將關系圖譜進行社區劃分，以確定關系圖譜中包含的各個社區，然后再根據每個社區中包含的邊的屬性信息，確定每個社區是否為具有風險的社區。由此，通過基于媒介向量與行為向量，在各用戶之間的建立邊的關系，再根據每個社區中包含的邊的屬性信息，確定每個社區是否為具有風險的社區，從而即簡化了風險識別的復雜度，又提高了風險識別的準確度。

在本公開第一方面實施例一種可能的實現方式中，在所述確定所述各用戶間的邊關系之后，還包括：

確定每條所述行為數據對應的操作對象的屬性信息；

根據所述操作對象的屬性信息，確定每個所述用戶對應的擴展向量；

根據各個所述擴展向量間的相似度，對所述各用戶間的邊關系進行更新。

在本公開第一方面實施例一種可能的實現方式中，所述對每個所述用戶對應的業務數據進行預處理，以確定每個所述用戶對應的媒介向量及行為向量，包括：

將所述用戶對應的每條業務數據中的媒介數據及行為數據分布進行向量映射，以確定所述用戶對應的每個媒介向量及每個行為向量。

在本公開第一方面實施例一種可能的實現方式中，所述根據各個所述媒介向量間的相似度及各個所述行為向量間的相似度，確定所述各用戶間的邊關系，包括：