[发明专利]账号风险的识别方法及装置有效
申请号: | 201910403363.2 | 申请日: | 2014-10-27 |
公开(公告)号: | CN110245487B | 公开(公告)日: | 2023-09-22 |
发明(设计)人: | 郑丹丹 | 申请(专利权)人: | 创新先进技术有限公司 |
主分类号: | G06F21/45 | 分类号: | G06F21/45 |
代理公司: | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人: | 林祥 |
地址: | 开曼群岛大开曼岛*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 账号 风险 识别 方法 装置 | ||
1.一种账号风险的识别方法,包括:
提取对应于待识别账号的物流接收方地址;
根据所述物流接收方地址对应的有效性等级,获取所述物流接收方地址的风险值,所述有效性等级与所述物流接收方地址的准确程度呈正相关;
根据所述物流接收方地址的风险值,确定所述待识别账号的风险状况;
所述根据所述物流接收方地址对应的有效性等级,获取所述物流接收方地址的风险值,包括:
获取预定义的风险值与有效性等级、类别信息之间的映射关系;其中,所述映射关系的训练样本包括每个有效性等级分别对应的第一风险发生率和每个类别信息分别对应的第二风险发生率,所述第一风险发生率由贝叶斯算法根据属于每个有效性等级的预设样本地址和每个预设样本地址的样本类型计算得到,其中所述样本类型包括已发生风险事件的正样本类型和未发生风险事件的负样本类型;
根据所述物流接收方地址对应的有效性等级和类别信息,以及所述映射关系,确定所述物流接收方地址的风险值。
2.根据权利要求1所述的方法,所述第二风险发生率由贝叶斯算法根据属于每个类别的预设样本地址和每个预设样本地址的样本类型计算得到。
3.根据权利要求1所述的方法,所述映射关系由决策树算法训练得到。
4.根据权利要求1所述的方法,所述物流接收方地址被用于与预设的地址信息数据库进行匹配,以确定出所述物流接收方地址对应的有效性等级;其中,若所述地址信息数据库内不存在所述物流接收方地址,则所述物流接收方地址对应于最低有效性等级。
5.根据权利要求1所述的方法,所述根据所述物流接收方地址的风险值,确定所述待识别账号的风险状况,包括:
获取所述待识别账号对应的每个物流接收方地址的权重值,其中所述权重值的大小与相应的物流接收方地址的已创建时长呈负相关;
根据所述权重值,计算所述待识别账号对应的所有物流接收方地址的风险值的加权和;
将所述加权和转换为所述待识别账号的风险概率。
6.一种账号风险的识别装置,包括:
地址提取单元,提取对应于待识别账号的物流接收方地址;
风险值获取单元,根据所述物流接收方地址对应的有效性等级,获取所述物流接收方地址的风险值,所述有效性等级与所述物流接收方地址的准确程度呈正相关;
风险确定单元,根据所述物流接收方地址的风险值,确定所述待识别账号的风险状况;
所述风险值获取单元具体用于:
获取预定义的风险值与有效性等级、类别信息之间的映射关系;其中,所述映射关系的训练样本包括每个有效性等级分别对应的第一风险发生率和每个类别信息分别对应的第二风险发生率,所述第一风险发生率由贝叶斯算法根据属于每个有效性等级的预设样本地址和每个预设样本地址的样本类型计算得到,其中所述样本类型包括已发生风险事件的正样本类型和未发生风险事件的负样本类型;
根据所述物流接收方地址对应的有效性等级和类别信息,以及所述映射关系,确定所述物流接收方地址的风险值。
7.根据权利要求6所述的装置,所述第二风险发生率由贝叶斯算法根据属于每个类别的预设样本地址和每个预设样本地址的样本类型计算得到。
8.根据权利要求6所述的装置,所述映射关系由决策树算法训练得到。
9.根据权利要求6所述的装置,所述物流接收方地址被用于与预设的地址信息数据库进行匹配,以确定出所述物流接收方地址对应的有效性等级;其中,若所述地址信息数据库内不存在所述物流接收方地址,则所述物流接收方地址对应于最低有效性等级。
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