[发明专利]一种欺诈团伙识别方法、装置、可读存储介质及终端设备在审
| 申请号： | 201910184809.7 | 申请日： | 2019-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN110032583A | 公开（公告）日： | 2019-07-19 |
| 发明（设计）人： | 毕文智;谢波 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F16/28;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 冷仔 |
| 地址： | 518000 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： | 用户社区 欺诈 复用度 工具使用 终端设备 计算机可读存储介质 计算机技术领域 可读存储介质 用户数据库 单个用户 行为特征 用户工具 构建 记录 预设 社区 | ||
1.一种欺诈团伙识别方法，其特征在于，包括：
在预设的用户数据库中分别提取各个用户的工具使用记录；
根据所述工具使用记录构建各个用户与各个工具之间的关系图，其中，将各个用户与各个工具分别作为所述关系图的顶点，将各个用户与各个工具之间的关系作为所述关系图的边；
对所述关系图进行社区划分，得到各个用户社区；
分别计算各个用户社区的工具复用度，所述工具复用度为各个工具被用户复用的平均次数；
从各个用户社区中选取工具复用度大于预设的复用度阈值的用户社区作为欺诈团伙。
2.根据权利要求1所述的欺诈团伙识别方法，其特征在于，所述对所述关系图进行社区划分，得到各个用户社区包括：
将所述关系图中的每个顶点分别作为一个社区，并计算所述关系图的初始模块度；
针对每一个顶点，将所述顶点分别划分至各个社区，并分别计算所述顶点划分至任一社区后形成的测试社区结构的目标模块度；
针对每一个顶点，计算所述顶点对应的每个测试社区结构的目标模块度与所述初始模块度的差值，并将所述顶点划分至所述差值最大时对应的社区中。
3.根据权利要求1所述的欺诈团伙识别方法，其特征在于，所述针对每一个顶点，将所述顶点分别划分至各个社区，并分别计算所述顶点划分至任一社区后形成的测试社区结构的目标模块度包括：
针对每一个顶点，将所述顶点分别划分至各个社区，将每个社区内所有被连接的顶点所对应的边数之和作为每个社区对应的内部特征数据和；
将所有社区的所述内部特征数据和之和作为社区特征数据和；
将所有连接不同社区的两个顶点所对应的边数之和作为社区间特征数据和；
将所述社区特征数据和与所述社区间特征数据和之差作为所述顶点划分至任一社区后形成的测试社区结构的目标模块度。
4.根据权利要求1所述的欺诈团伙识别方法，其特征在于，所述分别计算各个用户社区的工具复用度包括：
统计第c个用户社区中各个工具分别被用户复用的次数，1≤c≤ComNum，ComNum为用户社区的总数；
根据下式分别计算各个用户社区的工具复用度：
其中，t为各个工具的序号，1≤t≤TlNumc，TlNumc为第c个用户社区中第t个工具被用户复用的次数，MulDegc为第c个用户社区的工具复用度。
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