[发明专利]一种信息预测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种信息预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取交易行为数据；

根据所述交易行为数据构建用户商户关系图；

从所构建的用户商户关系图中抽取表征用户关系信息的第一关系子图和表征商户关系信息的第二关系子图；

将第一关系子图中的每一个用户节点或将第二关系子图中的每一个商户节点作为中心节点，利用attention机制计算周围关联节点和中心节点的相似度权重；

将周围关联节点的向量和对应的相似度权重进行加权求和，并和中心节点的向量拼接，得到用户节点或商户节点的属性特征向量；

将所述用户节点或商户节点的属性特征向量输入到聚合分类模型进行预测，得到表征所述用户节点或商户节点的预测风险概率值；

将所有预测风险概率值高于概率阈值的用户节点或商户节点确定为存在异常交易行为的用户种子集或商户种子集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所构建的用户商户关系图中抽取表征用户关系信息的第一关系子图和表征商户关系信息的第二关系子图，包括：

以用户节点为主维度，以商户节点为关联维度，从所述构建的用户商户关系图中抽取表征用户关系信息的第一关系子图；

以商户节点为主维度，以用户节点为关联维度，从所述构建的用户商户关系图中抽取表征商户关系信息的第二关系子图。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

以用户种子集中每一个用户节点出发，从所构建的用户商户关系图中通过与所述用户节点关联的商户进一步扩展得到关联用户节点，并将所述关联用户节点并入用户种子集；

以商户种子集中每一个商户节点出发，从所构建的用户商户关系图中通过与所述商户节点关联的用户进一步扩展得到关联商户节点，并将所述关联商户节点并入商户种子集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

以用户种子集中每一个用户节点出发，从所构建的用户商户关系图中挖掘与所述用户节点紧密关联的商户集；

将所述商户种子集和所述商户集进行融合，得到最终商户种子集。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述商户种子集和所述商户集进行融合，得到最终商户种子集，包括：

确定所述商户种子集和所述商户集的交集或并集；

将所确定的交集或并集，作为最终商户种子集。

6.一种信息预测装置，其特征在于，该装置包括：

获取模块，用于获取交易行为数据；

构建模块，用于根据所述交易行为数据构建用户商户关系图；

抽取模块，用于从所构建的用户商户关系图中抽取表征用户关系信息的第一关系子图和表征商户关系信息的第二关系子图；

挖掘模块，用于将第一关系子图中的每一个用户节点或将第二关系子图中的每一个商户节点作为中心节点，利用attention机制计算周围关联节点和中心节点的相似度权重；将周围关联节点的向量和对应的相似度权重进行加权求和，并和中心节点的向量拼接，得到用户节点或商户节点的属性特征向量；将所述用户节点或商户节点的属性特征向量输入到聚合分类模型进行预测，得到表征所述用户节点或商户节点的预测风险概率值；将所有预测风险概率值高于概率阈值的用户节点或商户节点确定为存在异常交易行为的用户种子集或商户种子集。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述抽取模块包括：

用户抽取子模块，用于以用户节点为主维度，以商户节点为关联维度，从所述构建的用户商户关系图中抽取表征用户关系信息的第一关系子图；

商户抽取子模块，用于以商户节点为主维度，以用户节点为关联维度，从所述构建的用户商户关系图中抽取表征商户关系信息的第二关系子图。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质包括一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行权利要求1至5任一项所述信息预测方法。