[發(fā)明專利]一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的欺詐風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法和裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211625194.5
• 申請(qǐng)日: 2022-12-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115953172A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-04-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張瀧;胡漢一;潘怡君;吳迪;那崇寧
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 之江實(shí)驗(yàn)室
• 主分類號(hào): G06Q30/018
• 分類號(hào): G06Q30/018;G06F17/16;G06N3/08;G06N3/0464
• 代理公司: 杭州華進(jìn)聯(lián)浙知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33250
• 代理人: 亓一舟

本申請(qǐng)涉及一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的欺詐風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法和裝置，該方法包括：根據(jù)數(shù)據(jù)表獲取待識(shí)別事件的第一關(guān)聯(lián)關(guān)系鄰接矩陣；數(shù)據(jù)表中包括待識(shí)別事件的數(shù)據(jù)，第一關(guān)聯(lián)關(guān)系鄰接矩陣用于標(biāo)識(shí)待識(shí)別事件與數(shù)據(jù)表中其他事件的關(guān)聯(lián)關(guān)系；根據(jù)數(shù)據(jù)表和第一關(guān)聯(lián)關(guān)系鄰接矩陣，獲取待識(shí)別事件的第一特征矩陣；第一特征矩陣用于標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)表中的事件的數(shù)據(jù)；根據(jù)第一關(guān)聯(lián)關(guān)系鄰接矩陣、第一特征矩陣和預(yù)先訓(xùn)練好的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取待識(shí)別事件的欺詐概率；圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于獲取事件的欺詐概率；根據(jù)欺詐概率，確定待識(shí)別事件的欺詐風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)本申請(qǐng)，解決了現(xiàn)有的車險(xiǎn)理賠領(lǐng)域的欺詐風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別方法，未對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，導(dǎo)致識(shí)別結(jié)果不準(zhǔn)確的問(wèn)題。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的欺詐風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法和裝置。

背景技術(shù)

目前計(jì)算機(jī)技術(shù)日新月異的發(fā)展，實(shí)際業(yè)務(wù)中產(chǎn)生了數(shù)據(jù)量越來(lái)越龐大的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)中。具有欺詐行為的用戶在車險(xiǎn)報(bào)案、出險(xiǎn)、理賠國(guó)政中產(chǎn)生的實(shí)際數(shù)據(jù)之間具有一定的關(guān)聯(lián)性，從海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中及時(shí)發(fā)現(xiàn)其中的欺詐潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)對(duì)判斷具體案件是否欺詐越來(lái)越重要。業(yè)務(wù)機(jī)構(gòu)將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)按照其各自類別分門(mén)別類的存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)中。但由于不同數(shù)據(jù)表之間互相獨(dú)立存儲(chǔ)，表和表之間很難通過(guò)主鍵進(jìn)行一一連接，形成了一個(gè)又一個(gè)數(shù)據(jù)孤島，難以簡(jiǎn)易、批量對(duì)比關(guān)聯(lián)案件。

現(xiàn)有的車險(xiǎn)理賠領(lǐng)域的欺詐風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別方法，未對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，導(dǎo)致識(shí)別結(jié)果不準(zhǔn)確。

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的欺詐風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果不準(zhǔn)確的問(wèn)題，目前還沒(méi)有提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

在本實(shí)施例中提供了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的欺詐風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法和裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的欺詐風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果不準(zhǔn)確的問(wèn)題。

第一個(gè)方面，在本實(shí)施例中提供了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的欺詐風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法，所述方法包括：

根據(jù)數(shù)據(jù)表獲取待識(shí)別事件的第一關(guān)聯(lián)關(guān)系鄰接矩陣；所述數(shù)據(jù)表中包括所述待識(shí)別事件的數(shù)據(jù)，所述第一關(guān)聯(lián)關(guān)系鄰接矩陣用于標(biāo)識(shí)所述待識(shí)別事件與數(shù)據(jù)表中其他事件的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

根據(jù)所述數(shù)據(jù)表和所述第一關(guān)聯(lián)關(guān)系鄰接矩陣，獲取所述待識(shí)別事件的第一特征矩陣；所述第一特征矩陣用于標(biāo)識(shí)所述數(shù)據(jù)表中的事件的數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述第一關(guān)聯(lián)關(guān)系鄰接矩陣、所述第一特征矩陣和預(yù)先訓(xùn)練好的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取所述待識(shí)別事件的欺詐概率；所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于獲取事件的欺詐概率；

根據(jù)所述欺詐概率，確定所述待識(shí)別事件的欺詐風(fēng)險(xiǎn)。

在其中的一些實(shí)施例中，所述根據(jù)數(shù)據(jù)表獲取待識(shí)別事件的第一關(guān)聯(lián)關(guān)系鄰接矩陣，包括：

根據(jù)所述數(shù)據(jù)表獲取所述待識(shí)別事件的關(guān)聯(lián)關(guān)系圖；所述關(guān)聯(lián)關(guān)系圖用于標(biāo)識(shí)所述待識(shí)別事件與數(shù)據(jù)表中其他事件的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

根據(jù)所述關(guān)聯(lián)關(guān)系圖，生成所述待識(shí)別事件的所述第一關(guān)聯(lián)關(guān)系鄰接矩陣。

在其中的一些實(shí)施例中，所述根據(jù)所述數(shù)據(jù)表和所述第一關(guān)聯(lián)關(guān)系鄰接矩陣，獲取所述待識(shí)別事件的第一特征矩陣，包括：

根據(jù)所述第一關(guān)聯(lián)關(guān)系鄰接矩陣中的事件順序，對(duì)所述數(shù)據(jù)表的記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整；

根據(jù)調(diào)整后的數(shù)據(jù)表，獲取所述待識(shí)別事件的第一特征矩陣。

在其中的一些實(shí)施例中，所述根據(jù)調(diào)整后的數(shù)據(jù)表，獲取所述待識(shí)別事件的第一特征矩陣，包括：

根據(jù)調(diào)整后的數(shù)據(jù)表獲取所述待識(shí)別事件對(duì)應(yīng)的特征向量，根據(jù)所述特征向量獲取對(duì)應(yīng)的特征值，根據(jù)所述特征值生成所述第一特征矩陣。

在其中的一些實(shí)施例中，所述根據(jù)調(diào)整后的數(shù)據(jù)表獲取所述待識(shí)別事件對(duì)應(yīng)的特征向量，包括：