[发明专利]一种欺诈案例的串并方法、装置及设备在审
申请号: | 202010814806.X | 申请日: | 2020-08-13 |
公开(公告)号: | CN112016936A | 公开(公告)日: | 2020-12-01 |
发明(设计)人: | 赵勋 | 申请(专利权)人: | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 |
主分类号: | G06Q30/00 | 分类号: | G06Q30/00;G06F16/335;G06F16/35;G06F40/205;G06K9/62 |
代理公司: | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人: | 朱文杰 |
地址: | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 欺诈 案例 方法 装置 设备 | ||
本说明书实施例公开了一种欺诈案例的串并方法、装置及设备,该方法包括获取多个历史欺诈案例中包含的非结构化数据;分别从每个历史欺诈案例中包含的非结构化数据中提取第一结构化关键词,并确定提取的第一结构化关键词对应的权重;对提取的第一结构化关键词进行分类,得到提取的每个第一结构化关键词对应的关键词类别;基于提取的每个第一结构化关键词对应的关键词类别,确定不同的历史欺诈案例中包含的不同关键词类别对应的结构化关键词之间的相似度;基于提取的第一结构化关键词对应的权重和不同的历史欺诈案例中包含的不同关键词类别对应的结构化关键词之间的相似度,对多个历史欺诈案例进行串并处理。
技术领域
本说明书涉及计算机技术领域,尤其涉及一种欺诈案例的串并方法、装置及设备。
背景技术
随着终端技术和网络技术的不断发展,终端和网络为人们的工作和生活提供的便利,但同时也使得欺诈案例的数量急剧增加。随着欺诈案例的不断增加,为了提高对欺诈案例的打击效率,通常可以通过案例串并的方式(即将同一欺诈组织的案例集合在一起分析)对欺诈案例进行防控。
在欺诈案例的防控的实践中,通常可以基于欺诈案例中的结构化数据进行欺诈案例的串并,即通常利用欺诈案例中包含的结构化二维表数据对相应的欺诈案例进行分析,进而确定属于同一欺诈组织进行欺诈的欺诈案例划分到同一集合中,并可以对每个集合进行综合分析确定该欺诈组织的相关属性,以便在后续对该欺诈组织进行风险防控。但是,欺诈案例中的结构化数据往往较少,甚至一些欺诈案例中不存在结构化数据,这样就使得很多欺诈案例无法进行串并处理,或者,很多欺诈案例无法划分到同一个集合,导致欺诈案例串并存在覆盖不全,使得后续对串并处理后的欺诈案例需要进行大量的分析处理,欺诈案例的处理效率低下,为此,需要提供一种欺诈案例覆盖更全面、欺诈案例的处理效率更高的技术方案。
发明内容
本说明书实施例的目的是提供一种欺诈案例覆盖更全面、欺诈案例的处理效率更高的技术方案。
为了实现上述技术方案,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欺诈案例的串并方法,所述方法包括:获取多个历史欺诈案例中包含的非结构化数据。分别从每个所述历史欺诈案例中包含的非结构化数据中提取第一结构化关键词,并确定提取的所述第一结构化关键词对应的权重。对提取的所述第一结构化关键词进行分类,得到提取的每个所述第一结构化关键词对应的关键词类别。基于提取的每个所述第一结构化关键词对应的关键词类别,确定不同的所述历史欺诈案例中包含的不同关键词类别对应的结构化关键词之间的相似度。基于提取的所述第一结构化关键词对应的权重和所述不同的所述历史欺诈案例中包含的不同关键词类别对应的结构化关键词之间的相似度,对所述多个历史欺诈案例进行串并处理。
本说明书实施例提供的一种欺诈案例的串并装置,所述装置包括:第一数据获取模块,获取多个历史欺诈案例中包含的非结构化数据。关键词提取模块,分别从每个所述历史欺诈案例中包含的非结构化数据中提取第一结构化关键词,并确定提取的所述第一结构化关键词对应的权重。分类模块,对提取的所述第一结构化关键词进行分类,得到提取的每个所述第一结构化关键词对应的关键词类别。相似度确定模块,基于提取的每个所述第一结构化关键词对应的关键词类别,确定不同的所述历史欺诈案例中包含的不同关键词类别对应的结构化关键词之间的相似度。案例串并模块,基于提取的所述第一结构化关键词对应的权重和所述不同的所述历史欺诈案例中包含的不同关键词类别对应的结构化关键词之间的相似度,对所述多个历史欺诈案例进行串并处理。
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