[发明专利]基于复杂网络的实时欺诈检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种基于复杂网络的实时欺诈检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测用户的用户信息，其中，所述待检测用户的用户信息包括用户实体和非用户实体，所述非用户实体代表所述用户实体的属性特征；

基于所述待检测用户的用户信息，构建复杂网络模型，其中，所述复杂网络模型包括大规模图存数据库；

基于所述大规模图存数据库采用多跳的查询机制，关联具有欺诈特征的用户实体，结合预设评分模型，得到所述待检测用户的欺诈评分；

按照所述待检测用户的欺诈评分，确定所述待检测用户是否为欺诈用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待检测用户的用户信息，构建复杂网络模型，包括：

基于所述待检测用户的用户数据和预设的大规模图存数据库，构建所述用户实体和所述非用户实体之间的关系，将存有关系的实体作为键值对保存并实时更新到所述大规模图存数据库，其中，若首次更新所述大规模图存数据库，则所述预设的大规模图存数据库为预先建立的大规模图存数据库，否则，所述预设的大规模图存数据库为实时更新后的大规模图存数据库。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，预先建立大规模图存数据库的步骤包括：

获取样本用户的用户信息，其中，所述样本用户的用户信息包括用户实体和非用户实体，所述用户实体包括不具有欺诈特征的用户实体、未检测出的具有欺诈特征的用户实体和具有欺诈特征的用户实体，所述非用户实体代表所述用户实体的属性特征；

基于所述样本用户的用户数据构建所述用户实体和所述非用户实体之间的关系，将存有关系的实体作为键值对保存，得到预先建立的大规模图存数据库。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述复杂网络模型还包括：单实体知识图谱网络和多实体知识图谱网络；所述方法还包括：

基于所述单实体知识图谱网络和所述多实体知识图谱网络，基于具有欺诈特征的用户实体，关联欺诈特征，并采用图传播算法，确定所述单实体知识图谱网络和所述多实体知识图谱网络中的所述待检测的用户是否为欺诈用户，所述单实体知识图谱网络和所述多实体知识图谱网络是基于所述大规模图存储数据库建立的。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户信息，构建复杂网络模型，还包括：

基于所述大规模图存储数据库，以所述用户实体为节点，所述非用户实体为边，构建单实体知识图谱网络；

基于所述大规模图存储数据库，以所述用户实体和所述非用户实体为节点，预设维度为边，构建多实体知识图谱网络。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设维度包括：时间维度、设备维度、网络环境维度、地址维度。

7.一种基于复杂网络的实时欺诈检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测用户的用户信息，其中，所述待检测用户的用户信息包括用户实体和非用户实体，所述非用户实体代表所述用户实体的属性特征；

基于所述待检测用户的用户信息，构建复杂网络模型，其中，所述复杂网络模型包括大规模图存数据库、单实体知识图谱网络和多实体知识图谱网络，其中所述单实体知识图谱网络和所述多实体知识图谱网络是基于所述大规模图存数据库建立的；

基于所述单实体知识图谱网络和所述多实体知识图谱网络，基于具有欺诈特征的用户实体，关联欺诈特征，并采用图传播算法，确定所述单实体知识图谱网络和所述多实体知识图谱网络中的所述待检测的用户是否为欺诈用户。