[发明专利]一种基于群体关联计算分析的风险预警方法、装置、电子设备

说明书

本发明涉及一种基于群体关联计算分析的风险预警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：构建用户群体关系模型；获取待测用户的用户信息及其社交关系数据；基于所述用户信息及其社交关系数据，运用所述用户群体关系模型识别用户标签；基于所述用户标签将高风险用户进行预警。本发明通过基于机器学习的用户群体关系模型对信贷欺诈者进行识别，分析待测用户与其他用户之间的社交网络，运用社交网络对待测用户进行实时标签识别，形成的欺诈情报的秒级识别系统，从而对待测用户进行风险拦截，完成实时风险预警。

技术领域

本发明涉及一种基于群体关联计算分析的风险预警方法、装置、电子设备

背景技术

现有技术在金融信贷的反欺诈的实战中，主要通过异常检测、设备指纹、身份验证等手段对信贷欺诈者进行识别，其往往考察的是单一用户的属性，而忽视用户群体之间的关联信息，导致反欺诈效果不佳，检测遗漏率较高。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于群体关联计算分析的风险预警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

依据本发明的一个方面，提供了一种基于群体关联计算分析的风险预警方法，包括：

构建用户群体关系模型；

获取待测用户的用户信息及其社交关系数据；

基于所述用户信息及其社交关系数据，运用所述用户群体关系模型识别用户标签；

基于所述用户标签将高风险用户进行预警。

可选地，以单个用户作为节点，所述用户群体关系模型仅包含用户群体中各节点及节点之间关系的关键信息。

可选地，所述基于所述用户标签将高风险用户进行预警，进一步包括：构建用户群体关系属性信息模型，建立所述属性信息模型与关系模型的索引。

可选地，所述运用所述用户群体关系模型识别用户标签，进一步包括：根据用户信息及其社交关系数据分别在所述属性信息模型与关系模型中索引，并将索引结果进行关联。

可选地，所述运用所述用户群体关系模型识别用户标签，进一步包括：结合所述关系模型和所述属性信息模型综合分析识别用户标签。

可选地，所述运用所述用户群体关系模型识别用户标签，进一步包括：结合所述关系模型和所述属性信息模型绘制关系图谱，根据所述关系图谱进行所述用户标签识别。

可选地，所述根据所述关系图谱进行所述用户标签识别，进一步包括：基于所述关系图谱中待测用户与节点的关联程度确定该节点的向量权重，根据所述关系图谱中的节点属性及其向量权重来进行所述用户标签识别。

可选地，所述运用所述用户群体关系模型识别用户标签，进一步包括：在所述待测用户仅有一个的情况下，对所述关系图谱进行基于关联程度的分层处理。

可选地，所述运用所述用户群体关系模型识别用户标签，进一步包括：在所述待测用户有多个的情况下，分别以各个用户信息作为节点来绘制关系图谱。

可选地，结合大数据平台与图数据库构建图计算引擎，利用所述图计算引擎离线绘制所述关系图谱。

可选地，所述基于所述用户标签将高风险用户进行预警，进一步包括：预先对用户标签进行风险分类，针对归属于风险类别的用户标签，将对应的用户标示为高风险用户，进行预警。

依据本发明的另一个方面，提供了一种基于群体关联计算分析的风险预警装置，包括：

关系模型构建模块，适于构建用户群体关系模型；

信息获取模块，适于获取待测用户的用户信息及其社交关系数据；