[发明专利]一种目标群体识别方法、装置及设备

说明书

本说明书实施例公开了一种目标群体识别方法、装置及设备。方案包括：获取多个用户的待识别用户数据，所述待识别用户数据包括数值型数据和符号型数据；对于所述多个用户中的任意两个用户，根据任意两个用户对应的所述数值型数据和所述符号型数据计算所述任意两个用户对应的混合矩阵，得到多个混合矩阵；所述任意两个用户对应的混合矩阵中任意一个元素的值表示所述任意两个用户在一个属性上的相似程度；根据所述多个混合矩阵对所述多个用户进行聚类，得到聚类结果；根据所述聚类结果识别出所述多个用户中的目标群体。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种目标群体识别方法、装置及设备。

背景技术

随着互联网技术的蓬勃发展，网上的团伙活动、团伙性质作案的数目和比例呈现逐年递增趋势。团伙活动其人数规模大、组织形式多样、危害程度高、团伙抓捕难度大等。团伙活动，是指通过制造虚拟账户，拆散资金，人为构成一个复杂的多级金融交易网络。大多数刑事案件(例如：骗取保费、赌博、传销等)都与群体交易有密切联系，以骗取报废为例，在保险场景的数据分析中，通常情况下会对申请理赔的用户进行分析，判断用户是否符合理赔的条件。网上团伙会通过团伙作案恶意的骗取保费。由于可疑犯罪群体的社会危害性要远高于单体用户，因此挖掘并预测目标群体具有很高的情报价值。

现有技术中，在识别团伙群体时，采用普通的聚类方法对单一属性(比如：仅为数值型或仅为符号型)的数据进行聚类，进而实现团伙的识别。以骗取保费的团伙为例，普通的聚类方法一般会通过分析用户的提交理赔材料，定义有效的特征，根据有效特征计算相似程度，将相似程度较高的人群认为是一个团伙，这种聚类分析的方法在大多数情况下是有效的。

但实际应用中存在着大量同时具有数值型和符号型的混合数据，现有技术中的聚类算法仅可以处理数值或符号型的单一类型的数据，针对混合属性数据现有的分析混合属性数据的算法也是单独对两种属性进行处理，并没有考虑混合属性数据之间的关系，导致聚类效果不佳。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种目标群体识别方法、装置及设备，用于解决现有技术中仅能处理单一属性数据的聚类，无法充分考虑混合属性数据之间的关系，导致聚类效果不佳的问题，提高了目标群体识别的精确性和有效性。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供的一种目标群体识别方法，包括：

获取多个用户的待识别用户数据，所述待识别用户数据包括数值型数据和符号型数据；

对于所述多个用户中的任意两个用户，根据任意两个用户对应的所述数值型数据和所述符号型数据计算所述任意两个用户对应的混合矩阵，得到多个混合矩阵；所述任意两个用户对应的混合矩阵中任意一个元素的值表示所述任意两个用户在一个属性上的相似程度；

根据所述多个混合矩阵对所述多个用户进行聚类，得到聚类结果；

根据所述聚类结果识别出所述多个用户中的目标群体。

本说明书实施例提供的一种目标群体识别装置，包括：

待识别用户数据识别模块，用于获取多个用户的待识别用户数据，所述待识别用户数据包括数值型数据和符号型数据；

混合矩阵计算模块，用于对于所述多个用户中的任意两个用户，根据任意两个用户对应的所述数值型数据和所述符号型数据计算所述任意两个用户对应的混合矩阵，得到多个混合矩阵；所述任意两个用户对应的混合矩阵中任意一个元素的值表示所述任意两个用户在一个属性上的相似程度；

聚类模块，用于根据所述多个混合矩阵对所述多个用户进行聚类，得到聚类结果；

目标群体识别模块，用于根据所述聚类结果识别出所述多个用户中的目标群体。

本说明书实施例提供的一种目标群体识别设备，包括：