[发明专利]主动风险实时识别模型的训练方法和装置

说明书

本说明书提供一种主动风险实时识别模型的训练方法，包括：根据至少一种离线异常检测模型的输出为历史业务行为打上标记，生成带有标记的历史业务行为集合；所述离线异常检测模型的输入包括历史业务行为的离线特征，输出为历史业务行为属于异常的可能性；基于带有标记的历史业务行为集合，采用半监督学习方法生成带有标记的训练样本集；以带有标记的训练样本集对主动风险实时识别模型进行训练；所述主动风险识别实时模型的输入包括实时业务行为的实时特征，输出为实时业务行为具有主动风险的可能性。

技术领域

本说明书涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种主动风险实时识别模型的训练方法和装置。

背景技术

互联网的蓬勃发展为人们的生活带来了极大的便利，但同时互联网匿名、开放、快速的特点，也为各种非法行为的实施提供了有利条件。其中，区别于诸如盗用、欺诈等被动受害的情形，主动风险行为由作为账户所有者的用户主动发起，通常采用隐蔽的手法来掩盖不法目的，例如通过虚假交易等方式从营销资金中获取非法利益，或者通过App(应用程序)等方式组织参与网络赌博行为等。

随着互联网金融的快速发展，主动风险带来的危害也越来越大，主动风险的实时识别对互联网服务的重要性也越来越高。由于主动风险行为基本不会有举报、投诉等反馈，在采用机器学习模型进行主动风险识别时往往只能通过人工方式筛选、标记训练样本，不仅成本高昂，而且难以满足主动风险随资金投放、业务模式而快速变化的时效要求。

发明内容

有鉴于此，本说明书提供一种主动风险实时识别模型的训练方法，包括：

根据至少一种离线异常检测模型的输出为历史业务行为打上标记，生成带有标记的历史业务行为集合；所述离线异常检测模型的输入包括历史业务行为的离线特征，输出为历史业务行为属于异常的可能性；

基于带有标记的历史业务行为集合，采用半监督学习方法生成带有标记的训练样本集；

以带有标记的训练样本集对主动风险实时识别模型进行训练；所述主动风险识别实时模型的输入包括实时业务行为的实时特征，输出为实时业务行为具有主动风险的可能性。

本说明书还提供了一种主动风险实时识别模型的训练装置，包括：

历史行为标记单元，用于根据至少一种离线异常检测模型的输出为历史业务行为打上标记，生成带有标记的历史业务行为集合；所述离线异常检测模型的输入包括历史业务行为的离线特征，输出为历史业务行为属于异常的可能性；

训练样本生成单元，用于基于带有标记的历史业务行为集合，采用半监督学习方法生成带有标记的训练样本集；

实时模型训练单元，用于以带有标记的训练样本集对主动风险实时识别模型进行训练；所述主动风险识别实时模型的输入包括实时业务行为的实时特征，输出为实时业务行为具有主动风险的可能性。

本说明书提供的一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器上存储有可由处理器运行的计算机程序；所述处理器运行所述计算机程序时，执行上述主动风险实时识别模型的训练方法所述的步骤。

本说明书还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，执行上述主动风险实时识别模型的训练方法所述的步骤。

由以上技术方案可见，本说明书的实施例中，以离线异常检测模型从历史业务行为中挖掘出的带有标记的历史业务行为集合为基础，采用半监督学习方法生成带有标记的训练样本集，对主动风险实时识别模型进行训练，实现了基于历史业务行为自动生成主动风险实时识别模型的训练样本集，减少了样本生成过程的人工劳动，提高了训练样本的生成效率。

附图说明

图1是本说明书实施例中一种主动风险实时识别模型的训练方法的流程图；

图2是本说明书应用示例中一种主动风险识别系统的结构示意图；