[發明專利]數據挖掘方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202211410506.0
• 申請日: 2022-11-11
• 公開（公告）號: CN115795103A
• 公開（公告）日: 2023-03-14
• 發明（設計）人: 吳嘉婧;吳志穎;趙山河;尹川學;郭海旭;鄭子彬;張文鋒
• 申請（專利權）人: 招聯消費金融有限公司;中山大學
• 主分類號: G06F16/901
• 分類號: G06F16/901;G06F16/903
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 鄭義

本申請涉及一種數據挖掘方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：獲取對象資源數據；根據所述對象資源數據構建對象特征圖譜；獲取所述對象特征圖譜中的各個異常節點；分別計算所述各個異常節點與所述對象特征圖譜中各個其他節點對應的影響因子；根據所述各個其他節點對應的影響因子確定所述其他節點中的各個目標節點，并根據所述各個目標節點的影響因子生成對應的關聯因子；基于所述各個異常節點間的關聯路徑與所述關聯因子融合生成目標信息關聯數據，所述目標信息關聯數據用于表征各個目標節點與各個異常節點之間的關聯關系。采用本方法能夠有效提高數據挖掘的準確性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種數據挖掘方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著計算機技術的發展，各行業自動化實現程度日趨廣泛，進而產生了對大量數據進行信息挖掘的巨大需求，其中圖數據挖掘已經逐漸成為數據挖掘領域中的一個重要分支。

現有技術大多采用可視化聚類分析的方法，對圖數據中各個區域的節點及連接關系進行局部的聚類，但數據挖掘的準確性差。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種數據挖掘方法、裝置、計算機設備和計算機可讀存儲介質，能夠有效提高數據挖掘的準確性。

一種數據挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取對象資源數據；

根據對象資源數據構建對象特征圖譜，對象特征圖譜用于表征對象資源數據中各個節點的節點屬性以及各個節點之間的關聯路徑；

獲取對象特征圖譜中的各個異常節點；

分別計算各個異常節點與對象特征圖譜中各個其他節點對應的影響因子；

根據各個其他節點對應的影響因子確定其他節點中的各個目標節點，并根據各個目標節點的影響因子生成對應的關聯因子，關聯因子用于表征目標節點與對應的異常節點在對應的關聯路徑下的關聯程度；

基于各個異常節點間的關聯路徑與關聯因子融合生成目標信息關聯數據，目標信息關聯數據用于表征各個目標節點與各個異常節點之間的關聯關系。

在一個實施例中，分別計算各個異常節點與對象特征圖譜中各個其他節點對應的影響因子，包括：

獲取各個異常節點與各個其他節點的各個關聯路徑；

計算異常節點與各個其他節點在各個關聯路徑對應的影響因子。

在一個實施例中，根據各個其他節點對應的影響因子確定其他節點中的各個目標節點，并根據各個目標節點的影響因子生成對應的關聯因子，包括：

當影響因子大于預設閾值時，確定影響因子對應的其他節點為目標節點；

獲取目標節點的上一時刻關聯因子以及傳播因子，傳播因子用于表征對應的影響因子在相鄰節點之間的轉移概率；

基于上一時刻關聯因子、傳播因子以及對應的影響因子融合得到對應的關聯因子。

在一個實施例中，根據各個其他節點對應的影響因子確定其他節點中的各個目標節點，并根據各個目標節點的影響因子生成對應的關聯因子之后，還包括：

確定目標節點的相鄰節點，并獲取目標節點與相鄰節點的相鄰關聯路徑；

根據相鄰關聯路徑和異常節點與目標節點的關聯路徑得到異常節點與相鄰節點的融合關聯路徑；

獲取異常節點與相鄰節點對應的上一時刻影響因子；

將異常節點與目標節點的影響因子與上一時刻影響因子進行融合得到異常節點與相鄰節點的當前時刻影響因子；