[发明专利]黑名单传导图谱衰减系数获取方法、装置和计算机设备在审
申请号: | 201910068430.X | 申请日: | 2019-01-24 |
公开(公告)号: | CN110008220A | 公开(公告)日: | 2019-07-12 |
发明(设计)人: | 冷松乐 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F16/23 | 分类号: | G06F16/23;G06F16/33;G06F16/36 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 王宁 |
地址: | 518033 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 衰减系数 图谱 关系因子 传导 计算机设备 获取请求 节点因子 业务类型 神经网络模型 存储介质 风险控制 名称查询 人为因素 业务安全 可信度 预设 申请 | ||
1.一种黑名单传导图谱衰减系数获取方法,所述方法包括:
获取衰减系数获取请求,所述衰减系数获取请求包括待获取衰减系数的关系因子和所述关系因子对应的图谱名称;
根据所述图谱名称查询对应的黑名单传导图谱,并确定所述黑名单传导图谱的业务类型;
根据所述关系因子和所述黑名单传导图谱,获取在所述黑名单传导图谱中所述关系因子对应的节点因子;
将所述业务类型、所述关系因子和所述节点因子输入预设的衰减系数神经网络模型中,得到所述关系因子的衰减系数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述关系因子和所述黑名单传导图谱,获取在所述黑名单传导图谱中所述关系因子对应的节点因子的步骤包括:
查询所述黑名单传导图谱对应的图谱因子库;
根据所述关系因子从所述图谱因子库中查询所述关系因子对应的节点因子。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述节点因子包括第一节点因子和第二节点因子,所述第一节点因子和所述第二节点因子通过所述关系因子连接,所述将所述业务类型、所述关系因子和所述节点因子输入预设的衰减系数神经网络模型中,得到所述关系因子的衰减系数的步骤包括:
获取所述衰减系数神经网络模型;
将所述业务类型、所述第一节点因子、所述关系因子和所述第二节点因子进行组合,得到输入向量;
将所述输入向量输入所述衰减系数神经网络模型中,得到所述关系因子的衰减系数。
4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法,其特征在于,在所述获取衰减系数获取请求的步骤之前,还包括:
获取业务源数据;
按照所述业务源数据的数据类型,根据所述业务源数据建立所述关系因子及所述关系因子对应的所述节点因子;
将所述节点因子和所述关系因子按照相互对应关系进行组合连接,得到所述黑名单传导图谱。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述根据所述业务源数据建立所述关系因子及所述关系因子对应的所述节点因子的步骤之后,还包括:
建立所述关系因子及对应的所述节点因子之间的映射关系,得到所述图谱因子库。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述得到所述黑名单传导图谱的步骤之后,还包括:
当监测到所述业务源数据更新时,获取更新后的所述业务源数据;
根据所述更新后的所述业务源数据更新所述黑名单传导图谱。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述得到所述关系因子的衰减系数的步骤之后,还包括:
根据所述关系因子的衰减系数,对所述黑名单传导图谱中的所述关系因子进行更新,得到更新后的所述黑名单传导图谱。
8.一种黑名单传导图谱衰减系数获取装置,其特征在于,所述装置包括:
获取请求模块,用于获取衰减系数获取请求,所述衰减系数获取请求包括待获取衰减系数的关系因子和所述关系因子对应的图谱名称;
图谱查询模块,用于根据所述图谱名称查询对应的黑名单传导图谱,并确定所述黑名单传导图谱的业务类型;
节点因子获取模块,用于根据所述关系因子和所述黑名单传导图谱,获取在所述黑名单传导图谱中所述关系因子对应的节点因子;
衰减系数获取模块,用于将所述业务类型、所述关系因子和所述节点因子输入预设的衰减系数神经网络模型中,得到所述关系因子的衰减系数。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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