[发明专利]一种欺诈交易模型的特征值确定方法及装置

说明书

本发明公开了一种欺诈交易模型的特征值确定方法及装置。该方法包括：针对按照设定规则获取到交易数据的每个交易要素，确定所述交易要素的各属性值在样本集合的第一占有率，进而可以根据属性值的第一占有率确定该属性值是否作为基准属性值，并将各基准属性值进行组合，得到交易行为规则；然后根据第二占有率确定基准交易行为规则，以及每个基准行为规则在样本集合中的欺诈识别度确定各交易行为规则对应的特征值。本申请实现了综合考虑各交易要素以扩充特征技术的信息量，提高交易数据对应的特征值来源的可靠性，从而提高模型检测的准确性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种欺诈交易模型的特征值确定方法及装置。

背景技术

随着互联网金融的发展，移动支付和线上交易逐步普及，随之而来的是日渐多发的欺诈交易，许多不发分子通过互联网交易渠道，通过伪造交易凭证、盗取交易密码等方式完成欺诈交易。欺诈交易的盛行会增加金融风险，不利于金融秩序的稳定，给持卡人和金融机构造成严重损失，为了避免这一问题，需要准确识别欺诈交易的行为。

目前，从交易数据中获取样本，通过样本训练出欺诈交易模型，通过欺诈交易模型进行欺诈交易的识别。欺诈交易模型的建立有多种方式，除了考虑样本中各交易要素之外，也会引入基于交易要素的特征值进行欺诈交易模型的训练。但是，现有技术中对交易要素的特征值计算较为简单，规则模式单一，不能适应不断变化、行为多样的欺诈交易，因此存在着准确度低，适用范围小，容易产生误判或者漏判的缺点。

综上，目前亟需一种欺诈交易模型的特征值确定方法，用于解决现有技术中特征计算只考虑单一交易要素而导致准确度低的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种欺诈交易模型的特征值确定方法及装置，以解决现有技术中特征计算只考虑单一交易要素而导致准确度低的技术问题。

本发明实施例提供一种欺诈交易模型的特征值确定方法，包括：

按照设定规则获取交易数据的样本集合，所述样本集合中包括正常交易数据和欺诈交易数据；

针对交易数据的每个交易要素，确定所述交易要素的各属性值在所述样本集合的第一占有率；至少根据属性值的第一占有率确定所述属性值是否作为基准属性值；

将各基准属性值进行组合，得到交易行为规则；

针对每个交易行为规则，确定满足所述交易行为规则的样本数在所述样本集合的第二占有率；至少根据所述第二占有率确定所述交易行为规则是否作为基准行为规则；

针对每个基准行为规则，根据所述基准行为规则在所述样本集合中的欺诈识别度，确定所述基准行为规则对应的特征值，所述特征值用于构建欺诈交易模型。

可选地，确定所述基准行为规则对应的特征值之后，还包括：

针对所述样本集合中每个交易数据，将所述交易数据与每个基准行为规则进行匹配；

若所述交易数据没有匹配到基准交易行为规则，则确定所述交易数据对应的特征值为设定值；

若所述交易数据匹配到基准交易行为规则，则根据所述匹配到的基准交易行为规则对应的特征值确定所述交易数据对应的特征值。

可选地，根据所述匹配到的基准交易行为规则对应的特征值确定所述交易数据对应的特征值，包括：

若所述交易数据仅匹配到一个基准交易行为规则，则确定所述交易数据对应的特征值为所述匹配到的基准交易行为规则对应的特征值；