[发明专利]一种风险预测模型的训练方法和装置

说明书

说明书披露一种风险预测模型的训练方法和装置。所述方法包括：接收若干个数据提供方发送的三元组，三元组为各个数据提供方基于本方持有的数据提取得到，三元组中包括第一实体、第二实体和连边，连边表示第一实体和第二实体之间存在关联关系；基于各个数据提供方的三元组构建全局知识图谱；针对每一条样本交易数据，获取样本交易数据中涉及的各目标实体，并确定各目标实体在全局知识图谱中的邻居实体和与邻居实体之间的连边；基于各目标实体、各目标实体的邻居实体、各目标实体与其邻居实体之间的连边和所述样本交易数据构造训练样本；采用所述训练样本训练风险预测模型。

技术领域

本说明书涉及人工智能领域，特别涉及一种风险预测模型的训练方法和装置。

背景技术

在生活中，网络黑产很可能会横跨多个平台，例如非法分子在社交网络平台上通过聊天的方式骗取用户的信用，然后鼓动用户在金融平台发起转账、汇款等交易，力图骗取用户的钱财。针对这些现象如何进行风险预测成为业内关注的重点。

发明内容

有鉴于此，本说明书提供一种风险预测模型的训练方法和装置。

具体地，本说明书是通过如下技术方案实现的：

一种风险预测模型的训练方法，联合若干个数据提供方拥有的数据实现所述风险预测模型的训练，所述方法应用于数据挖掘方，包括：

接收若干个数据提供方发送的三元组，所述三元组为各个数据提供方基于本方持有的数据提取得到，所述三元组中包括第一实体、第二实体和连边，所述连边表示第一实体和第二实体之间存在关联关系；

基于各个数据提供方的三元组构建全局知识图谱；

针对每一条样本交易数据，获取所述样本交易数据中涉及的各目标实体，并确定各目标实体在所述全局知识图谱中的邻居实体和与所述邻居实体之间的连边；

基于各目标实体、各目标实体的邻居实体、各目标实体与其邻居实体之间的连边和所述样本交易数据构造训练样本；

采用所述训练样本训练风险预测模型。

一种风险预测的方法，联合若干个数据提供方拥有的数据进行风险预测，所述方法应用于数据挖掘方，包括：

接收目标数据提供方发起的交易数据风险预测请求，所述风险预测请求中携带所述交易数据和所述交易数据涉及的各目标实体的三元组；

向所述若干个数据提供方中的各个非目标数据提供方发送获取各目标实体的三元组的通知；

接收各个非目标数据提供方发送的各目标实体的三元组；

针对每个所述目标实体，基于各个数据提供方的三元组构建所述目标实体对应的局部知识图谱，确定所述目标实体在所述局部知识图谱中的邻居实体和与所述邻居实体之间的连边；

基于各目标实体、各目标实体的邻居实体、各目标实体与其邻居实体之间的连边和所述交易数据构建输入数据，将所述输入数据输入风险预测模型得到预测结果；

向所述目标数据提供方返回所述预测结果。

一种风险预测方法，联合若干个数据提供方进行风险预测，所述方法应用于目标数据提供方，包括：

接收到任一目标实体发起的交易后，获取所述交易涉及的各目标实体的三元组；

向数据挖掘方发送交易数据风险预测请求，所述风险预测请求中携带交易数据和所述各目标实体的三元组；

接收所述数据挖掘方返回的预测结果，所述预测结果为所述数据挖掘方基于所述若干个数据提供方提供的各目标实体的三元组和所述交易数据，利用风险预测模型预测得到；

根据所述预测结果确定所述交易是否存在风险。