申请/专利权人：河北工业大学;泉州湖南大学工业设计与机器智能创新研究院

申请日：2024-01-08

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117851643A

主分类号：G06F16/901

分类号：G06F16/901;G06F16/903;G06Q40/03;G06Q20/40

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明为一种基于匹配树的多查询连续子图匹配方法，该方法构建一组匹配树，其中每个匹配树对应于查询图中的唯一匹配边。匹配树本质上是一个从查询图组的公共边开始的，用贪心算法构建的树，其中树节点存储信息。对于每次数据图G更新，首先定位与该边对应的匹配树，并将该匹配树视为新的查询图；基于CCG，进行子图匹配。在处理过程中，每当在匹配树节点中遇到一个查询图的查询ID时，收集“匹配结果”。在探索完匹配树后，完成了此次图更新下所有查询图的整体匹配过程。本发明对查询图组进行子图匹配，其中查询图组的共同结构仅匹配一次，可以有效地减少每次数据图G更新之后对公共子图执行重复的子图匹配将带来冗余计算。

主权项：1.一种基于匹配树的多查询连续子图匹配方法，其特征在于，所述匹配方法包括如下步骤：步骤1、获取数据图G和查询图组获取银行系统某一时期信用卡的交易数据集，将交易数据集转换为图数据；图数据中的图节点代表一个具体的交易或相关实体，边表示图节点之间的联系关系，将交易数据集转换的图作为数据图G；将希望监控或检测的一组欺诈模式或关注的模式作为查询图组数据图G和查询图组中的图节点均具有标签，标签代表欺诈类型；步骤2、构建匹配树：以查询图组中的每两个标签构成的标签边构建一颗匹配树，具体过程是：1树的根节点和子节点的确定：对于查询图组中的每个标签边用L,L'表示，从两个标签L和L'中选择在查询图组中邻居数量最少的标签作为匹配树的根节点，另一个作为匹配树的子节点；2其他树节点的确定：以子节点对应的标签为基准，在查询图组中，找到子节点对应的标签的邻居中未访问的图节点中具有最多数量的标签作为匹配树的下一个树节点；然后重复此过程，以下一个节点对应的标签为基准，在查询图组中，找到其对应的标签的邻居中未访问的图节点中具有最多数量的标签作为匹配树的下下个树节点，若邻居中未访问的图节点中存在多个最多数量的标签，则任选其中一个作为下一个树节点，直到邻居中未访问的图节点中标签数量都为1，则分别作为匹配树的末节点为止，完成匹配树的扩展；3树节点保存的信息的确定：以各个标签所对应的查询图组中的所有图节点作为该匹配树中树节点对应的图节点集，若建立匹配树的过程中存在非树边，则将非树边记录于匹配树中相应标签的图节点中；对于查询图组中的每个查询图，将图节点完全匹配的查询图保存在匹配树的末节点中，此时末节点为对应查询图的查询ID；至此完成匹配树的构建；步骤3、确定匹配树之后，匹配树中的分支部分表示查询图之间的不重叠部分，匹配树中的公共部分表示查询图之间的重叠部分；当信用卡进行交易，数据图G更新时，基于匹配树来计算共享的增量匹配，公共部分仅查询一次。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河北工业大学;泉州湖南大学工业设计与机器智能创新研究院 基于匹配树的多查询连续子图匹配方法

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