申请/专利权人：北京淇瑀信息科技有限公司

申请日：2019-12-16

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN111199474B

主分类号：G06Q40/03

分类号：G06Q40/03

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.12#授权;2020.06.19#实质审查的生效;2020.05.26#公开

摘要：本发明提供了一种基于双方网络图数据的风险预测方法、装置和电子设备。所述方法包括：获取历史用户的基础特征数据和行为特征数据，并构建双方网络关系图，所述双方网络关系图包括两类节点，即用户节点和信息节点；从所述双方网络关系图中提取历史用户的全局图特征数据；建立欺诈预测模型，训练所述欺诈预测模型；获取目标用户的基础特征数据和行为特征数据，将该目标用户加入所述双方网络关系图中以提取目标用户的全局图特征数据，并输入所述欺诈预测模型，计算目标用户的欺诈预测值以进行风险预测。本发明的风险预测方法提高了数据的利用率，提升了欺诈模型的精度，还提升了业务水平。

主权项：1.一种基于双方网络图数据的风险预测方法，其特征在于，包括：获取历史用户的基础特征数据和行为特征数据，并构建双方网络关系图，所述双方网络关系图包括两类节点，即用户节点和信息节点，所述用户节点是代表用户的节点，所述信息节点是将不同用户关联起来的节点；从所述双方网络关系图中提取历史用户的全局图特征数据；建立欺诈预测模型，使用所述历史用户的全局图特征数据和欺诈表现数据训练所述欺诈预测模型；获取目标用户的基础特征数据和行为特征数据，将该目标用户加入所述双方网络关系图中以提取目标用户的全局图特征数据，并输入所述欺诈预测模型，计算目标用户的欺诈预测值以进行风险预测；所述全局图特征数据包括通用特征、聚类系数和或反应整体图形的连通度；所述聚类系数是用于评估关系图中节点的聚集程度的系数，聚类系数包括本地聚类系数和全局聚类系数；本地聚类系数是表示在本地特征数据中节点之间聚集程度的系数，全局聚类系数是表示整个网络关系图中整体的聚集程度的系数；所述从所述双方网络关系图中提取历史用户的全局图特征数据包括：对所述双方网络关系图中的所有用户节点和信息节点，根据出入度重要性，计算各节点的关联度，以确定历史用户的全局图特征数据；所述提取目标用户的全局图特征数据包括：对加入目标用户的双方网络关系图中的所有用户节点和信息节点，根据出入度重要性，计算各节点的关联度，以确定与所述目标用户的关联度最大的全局图特征数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京淇瑀信息科技有限公司 一种基于双方网络图数据的风险预测方法、装置和电子设备

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