[发明专利]基于海量数据的风险识别方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于海量数据的风险识别方法，其特征在于，包括：

获取目标用户的目标用户数据；

根据所述目标用户数据查找所述目标用户的目标历史事故数据；

通过预先建立的关系网络分析所述目标用户数据和所述目标历史事故数据所属的目标社团；

根据所述目标社团获取各所述目标用户数据和所述目标历史事故数据的目标权重系数；

基于所述目标权重系数进行计算得到所述目标用户的风险系数；及

根据所述风险系数生成风险警示页面或风险控制指令，所述风险警示页面用于发送并呈现于目标客户端，所述风险控制指令用于控制所述目标用户的目标账户或目标订单的处理状态。

2.根据权利要求1所述的风险识别方法，其特征在于，所述关系网络的建立步骤，具体包括：

根据多个特征项获取多个样本用户的用户数据集合，所述用户数据集合中包括各个样本用户的多个特征项对应的多个特征数据；

对各个特征项对应的多个样本用户的多个特征数据进行聚类分析，分析得到所述各个特征项对应的多个聚类中心；其中，每个样本用户的各个特征项对应关联一个聚类中心；及

分析各个样本用户与其他样本用户是否关联相同的多个聚类中心，如果分析得到两个以上的目标样本用户关联有相同的多个聚类中心，则将两个以上的目标样本用户映射至一个目标社团。

3.根据权利要求1所述的风险识别方法，其特征在于，通过预先建立的关系网络分析所述目标用户数据和所述目标历史事故数据所属的目标社团的步骤，包括：

对所述目标用户数据和所述目标历史事故数据的进行聚类分析，得到所述目标用户数据和所述目标历史事故数据的聚类中心；

根据模糊聚类算法确定所述目标用户数据和所述目标历史事故数据的聚类中心对应的目标社团。

4.根据权利要求1所述的风险识别方法，其特征在于，根据所述目标社团获取各所述目标用户数据和所述目标历史事故数据的目标权重系数的步骤，包括：

获取所述目标个人数据及目标历史事故数据对应的目标社团的权重系数，其中，每个社团的权重系数预先设置；

计算所述目标个人数据及目标历史事故数据对应的目标社团的相似度系数；

根据权重系数及相似度系数计算得到目标权重系数。

5.一种基于海量数据的风险识别系统，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取目标用户的目标用户数据；

查找模块，用于根据所述目标用户数据查找所述目标用户的目标历史事故数据；

分析模块，用于通过预先建立的关系网络分析所述目标用户数据和所述目标历史事故数据所属的目标社团；

第二获取模块，用于根据所述目标社团获取各所述目标用户数据和所述目标历史事故数据的目标权重系数；

计算模块，用于基于所述目标权重系数进行计算得到所述目标用户的风险系数；

生成模块，用于根据所述风险系数生成风险警示页面或风险控制指令，所述风险警示页面用于发送并呈现于目标客户端，所述风险控制指令用于控制所述目标用户的目标账户或目标订单的处理状态。

6.根据权利要求5所述的风险识别系统，其特征在于，所述分析模块还用于：

根据多个特征项获取多个样本用户的用户数据集合，所述用户数据集合中包括各个样本用户的多个特征项对应的多个特征数据；

对各个特征项对应的多个样本用户的多个特征数据进行聚类分析，分析得到所述各个特征项对应的多个聚类中心；其中，每个样本用户的各个特征项对应关联一个聚类中心；及

分析各个样本用户与其他样本用户是否关联相同的多个聚类中心，以将所述多个样本用户的至少部分用户映射到关系网络中的社团：如果分析得到两个以上的目标样本用户关联有相同的多个聚类中心，则将该两个以上的目标样本用户映射至一个目标社团。