[发明专利]交易行为类型确定方法、装置及设备

说明书

本公开提出了一种交易行为类型确定方法、装置及设备，通过对用户在预设时间段内的交易行为进行刻画，捕获用户在不同时间维度下的行为的变化，使用通过自动编码器训练得到的隐向量生成模型，学习到表达用户行为模式的隐向量，将该隐向量输入交易行为识别模型，可根据用户在不同时间维度下的行为变化识别出用户交易行为类型。

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，特别是指一种交易行为类型确定方法、装置及设备。

背景技术

随着互联网技术逐渐拓展至金融领域，在为广大群众提供了较为便利的支付渠道的基础上，也为各种非法行为的实施提供了有利条件，网络洗钱就是其中一种。为了能够及时发现以及处理这种非法交易行为，需采取一定的反洗钱措施。

发明内容

有鉴于此，本说明书一个或多个实施例提出一种交易行为类型确定方法、装置及设备，用以解决相关技术中通过神经网络模型对用户的交易行为进行识别时，无法有效获取用户交易行为的局部特征的问题。

本说明书一个或多个实施例提供了一种交易行为类型确定方法，包括：

获取至少一个用户在第一预设时间段内的交易数据；

将所述交易数据输入隐向量生成模型，得到与所述用户交易行为相关的隐向量，其中，所述隐向量生成模型基于交易数据样本对自动编码器进行训练得到；

将所述隐向量输入交易行为类型识别模型，输出所述至少一个用户在所述第一预设时间段内的交易行为类型。

本说明书一个或多个实施例还提供了一种交易行为类型确定装置，包括：

第一获取模块，用于获取至少一个用户在第一预设时间段内的交易数据；

第一输入模块，用于将所述交易数据输入隐向量生成模型，得到与所述用户交易行为相关的隐向量，其中，所述隐向量生成模型基于交易数据样本对自动编码器进行训练得到；

第二输入模块，用于将所述隐向量输入交易行为类型识别模型，输出所述至少一个用户在所述第一预设时间段内的交易行为类型。

本说明书一个或多个实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任意一种交易行为类型确定方法。

从上面所述可以看出，本说明书一个或多个实施例的交易行为类型确定方法，对用户在预设时间段内的交易行为进行刻画，可以捕获用户在不同时间维度下的行为的变化，使用通过自动编码器训练得到的隐向量生成模型，无需对用户进行打标，就可以学习到表达用户行为模式的隐向量，将该隐向量输入交易行为识别模型，可根据用户在不同时间维度下的行为变化识别出用户交易行为类型，简化了用户交易行为识别流程，提高了用户交易行为识别效率。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据一示例性实施例示出的一种卷积神经网络模型的示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种交易行为类型确定方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种交易行为类型确定装置的框图；

图4是根据本说明书一个或多个实施例示出的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。