[发明专利]基于关系网匹配的用户行业识别方法、装置和电子设备

说明书

本发明提供了一种基于关系网匹配的用户行业识别方法、装置和电子设备。该方法包括：从移动互联网APP获取POI数据，并抽取门店电话信息；提取用户的通话记录数据，并基于所述通话记录数据，形成用户关系网络图；将门店电话信息与所述用户关系网络图进行匹配，提取与门店电话信息相关联的用户；根据门店的行业信息和用户在所述用户关系网络图中与门店的关联度，为用户配置用户关联行业标签值；根据包含用户关联行业标签值的用户信息计算用户属于特定行业的概率。本发明进一步提高了用户行业识别和风险评估的准确性，优化了用户行业识别方法，还提高了模型预测的精度。

技术领域

本发明涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种基于关系网匹配的用户行业识别方法、装置和电子设备。

背景技术

风险控制（简称为风控）是指风险管理者采取各种措施和方法，消灭或减少风险案件发生的各种可能性，或风险控制者减少风险案件发生时造成的损失。风险控制一般应用于金融行业，如对公司的交易、商家的交易或个人交易等进行风险控制。

在现有技术中，金融风险评估主要的目的是如何区分出好客户和坏客户，评估用户的风险情况，以降低信用风险实现利润最大化。目前，对于客户行业只能做定性判断，且覆盖率较低，对客户的职业信息利用有限，无法对风险起到及时预警的作用，也无法进行差异化客户经营。另外，目前对于一些高风险行业的排查，主要以人工审核为主，排查效率较低，每天审核的量也受人力的限制。此外，在模型预测精度方面仍存在很大改进空间。

因此，有必要提供一种精度更高的用户行业识别方法。

发明内容

为了自动化、高效的甄别用户的行业信息，提高依赖用户行业信息的模型预测精度，本发明提供了一种基于关系网匹配的用户行业识别方法，包括：从移动互联网APP获取POI数据，并抽取门店电话信息；提取用户的通话记录数据，并基于所述通话记录数据，形成用户关系网络图；将门店电话信息与所述用户关系网络图进行关系网匹配，提取与门店电话信息相关联的用户；根据门店的行业信息和用户在所述用户关系网络图中与门店的关联度，为用户配置用户关联行业标签值；根据包含用户关联行业标签值的用户信息计算用户属于特定行业的概率。

优选地，所述抽取门店电话信息包括：抽取门店的通讯信息，该通讯信息包括联系电话。

优选地，还包括：设定筛选规则，所述筛选规则包括筛选参数和筛选阈值，其中，所述筛选参数包括用户与餐馆、酒店、商铺、景点的通话频率、通话次数或通话时间；所述筛选阈值包括与不同服务职业相对应的频率阈值、次数阈值。

优选地，所述将门店电话信息与所述用户关系网络图进行关系网匹配包括：所述关系网匹配包括通话记录中用户的电话号码与所述门店的通讯信息中电话号码的匹配、用户与主叫方的匹配、用户与被叫方的匹配。

优选地，还包括：在特定时间段内同一用户与餐馆、酒店、商铺、景点的通话频率、通话次数超过筛选阈值时，判断该用户为目标用户。

优选地，所述用户关联行业标签包括餐饮服务、酒店服务、旅游服务、商铺服务。

优选地，还包括：使用高斯混合聚类算法、K-Means聚类算法或基于密度的聚类算法，对筛选出的目标用户进行聚类分析，进一步提取职业信息数据，并将目标用户细分为不同服务行业的用户，以确定用户关联行业标签。

优选地，还包括：构建用户行业识别模型，使用训练数据集训练该用户行业识别模型，所述训练数据集包括带有用户关联行业标签的用户特征数据、用户属于服务行业的概率；使用所述用户行业识别模型，计算当前用户的用户评估值，以进行目标用户识别。