[发明专利]用户风险识别方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种用户风险识别方法，其特征在于，包括：

获取用户的金融信息和终端应用列表，所述终端应用列表中包括已安装的应用信息；

根据所述终端应用列表生成用户特征向量；

将所述用户特征向量和金融信息输入用户风险模型中生成风险评分，所述用户风险模型用于描述所述用户具备金融风险的概率；以及

在所述风险评分大于阈值时，将所述用户确定为高风险用户。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述终端应用列表生成用户特征向量，包括：

提取所述终端应用列表中的多个应用信息；以及

将所述多个应用信息和用户特征向量字典进行比较以生成所述用户特征向量。

3.如权利要求1-2所述的方法，其特征在于，将所述多个应用信息和用户特征向量字典进行比较以生成所述用户特征向量，包括：

根据应用名称由所述用户特征向量字典中确定多个向量；以及

将所述多个向量进行组合生成所述用户特征向量。

4.如权利要求1-3所述的方法，其特征在于，还包括：

通过历史用户的终端应用列表对长短期记忆网络进行训练生成用户特征向量字典。

5.如权利要求1-4所述的方法，其特征在于，通过历史用户的终端应用列表对长短期记忆网络进行训练生成用户特征向量字典，包括：

基于对历史用户的金融信息的分析生成正样本用户集合和负样本用户集合；

分别获取正样本用户集合和负样本用户集合中的多个历史用户的终端应用列表，所述终端应用列表中包括已安装的应用信息；

基于所述终端应用列表分别生成正样本应用集合和负样本应用集合；

通过长短期记忆网络对正样本应用集合和负样本应用集合进行训练，生成用户特征向量字典。

6.如权利要求1-5所述的方法，其特征在于，基于所述终端应用列表分别生成正样本应用集合和负样本应用集合，包括：

分别统计正样本用户集合和负样本用户集合中终端应用列表中各应用的安装数量；

基于正样本用户集合和负样本用户集合中的所述安装数量，确定多个目标应用；以及

通过所述多个目标应用生成所述正样本应用集合和负样本应用集合。

7.如权利要求1-6所述的方法，其特征在于，通过长短期记忆网络对正样本应用集合和负样本应用集合进行训练，生成用户特征向量字典，包括：

对正样本应用集合和负样本应用集合中的应用名称进行向量独热编码处理，生成正样本向量集合和负样本向量集合；以及

通过正样本向量集合和负样本向量集合对所述长短期记忆网络进行训练，生成所述用户特征向量字典。

8.一种用户风险识别装置，其特征在于，包括：

信息模块，用于获取用户的金融信息和终端应用列表，所述终端应用列表中包括已安装的应用信息；

向量模块，用于根据所述终端应用列表生成用户特征向量；

评分模块，用于将所述用户特征向量和金融信息输入用户风险模型中生成风险评分，所述用户风险模型用于描述所述用户具备金融风险的概率；以及

判断模块，用于在所述风险评分大于阈值时，将所述用户确定为高风险用户。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。