申请/专利权人：上海理想信息产业(集团)有限公司

申请日：2021-04-15

公开（公告）日：2023-12-19

公开（公告）号：CN112991079B

主分类号：G06Q40/08

分类号：G06Q40/08;G06F16/28;G06F16/245

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.19#授权;2021.07.06#实质审查的生效;2021.06.18#公开

摘要：本发明实施例涉及数据挖掘技术领域，公开了一种多卡共现就医欺诈行为检测方法、系统、云端及介质。该方法包括：根据待检测的总群体内的所有参保人员在医疗机构和药店的一级共现频次以及在医师和科室的二级共现频次构建多卡聚集知识图谱,在根据多卡聚集知识图谱以及采用社区检测算法划分的参保人群体内,寻找参保人中心节点,抽取每个参保人中心节点对应的一阶子图，根据一阶子图采用多视图双聚类算法比较参保人员在医师、就医时间、药品、诊疗项目以及检查化验项目上就医行为的相似性，并输出所有参保人中心节点分别对应的就医行为相似的卡群,然后验证位置,并生成分离标签。本发明实施例可提高多卡共现医保欺诈行为检测的准确性以及全面性。

主权项：1.一种多卡共现就医欺诈行为检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的参保人总群体P；统计所述总群体P内的所有参保人员在第一预设时间间隔范围内在医疗机构和药店的一级共现频次,根据所述一级共现频次生成参保人实体表以及参保人一级共现关系三元组表；根据所述参保人实体表以及参保人一级共现关系三元组表建立多卡聚集知识图谱；采用社区检测算法将所述总群体P划分为n个参保人群体；分别统计所述n个参保人群体中每个参保人群体在第二预设时间间隔范围内在医师和科室的二级共现频次，根据所述二级共现频次生成参保人二级共现关系三元组表；根据所述参保人二级共现关系三元组表更新所述多卡聚集知识图谱；根据更新的所述多卡聚集知识图谱，采用社区检测算法再次将所述n个参保人群体中的每个参保人群体划分为m个参保人群体；m和n均为大于0的自然数；寻找再次划分后的所有参保人群体中的每个参保人群体内的参保人中心节点；抽取每个参保人中心节点对应的一阶子图，根据所述一阶子图采用多视图双聚类算法比较参保人员在医师、就医时间、药品、诊疗项目以及检查化验项目上就医行为的相似性，并输出所有参保人中心节点分别对应的就医行为相似的卡群；对每个卡群中各参保人员的医保消费位置和人员位置是否分离进行验证，并根据验证结果生成分离标签；其中，所述社区检测算法为louvain社区检测算法；其中，根据所述一阶子图采用多视图双聚类算法比较参保人员在医师、就医时间、药品、诊疗项目以及检查化验项目上就医行为的相似性，包括：根据所述一阶子图分别计算医师矩阵、时间矩阵、药品矩阵、诊疗项目矩阵、检查化验项目矩阵；根据所述医师矩阵、时间矩阵、药品矩阵、诊疗项目矩阵、检查化验项目矩阵，采用多视图双聚类算法比较参保人员在医师、就医时间、药品、诊疗项目以及检查化验项目上就医行为的相似性；其中，根据所述一阶子图采用多视图双聚类算法比较参保人员在医师、就医时间、药品、诊疗项目以及检查化验项目上就医行为的相似性，并输出所有参保人中心节点分别对应的就医行为相似的卡群,包括:建立双聚类矩阵集合V，U,并初始化算法参数；采用多视图双聚类算法对所述双聚类矩阵集合V，U进行迭代计算，得到包含lw个卡的卡群的集合φ；lw为卡群聚合数量；确定所述集合φ是否为空集；若所述集合φ为空集，则将所述lw的取值增加1；确定lw的取值是否大于卡数阈值；若是，则输出卡群集合，若否，则返回采用多视图双聚类算法迭代计算集合φ的步骤；若集合φ不为空，则确定集合φ的损失容错率是否小于或者等于容错率阈值；若是，则将集合φ中的卡群添加到卡群集合中；若否，则返回采用多视图双聚类算法迭代计算集合φ的步骤；随机抽取集合φ中卡数为lw-1的小卡群，删除小卡群在V、U中对应的行，对双聚类矩阵进行更新；返回重复执行双聚类计算及至更新双聚类矩阵集合V，U的步骤，直到V,U长度小于lw时,输出卡群集合。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海理想信息产业(集团)有限公司 多卡共现就医欺诈行为检测方法、系统、云端及介质

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