[发明专利]一种客户网络特征的标签传播算法的风险识别方法及系统

权利要求书

1.一种客户网络特征的标签传播算法的风险识别方法，其中，所述方法包括：

获得历史客户数据信息；

对所述历史客户数据信息进行预处理；

根据所述预处理后的所述历史客户数据信息，获得账户级资金交易表和客户级资金交易表；

根据所述账户级资金交易表和所述客户级资金交易表，获得第一点文件和第一关系文件；

根据所述第一点文件和所述第一关系文件，构建网络模型；

根据所述网络模型，获得第一客户的网络特征信息；

根据所述第一客户的网络特征信息，获得所述第一客户的风险传导系数；

根据所述第一客户的风险传导系数，对所述第一客户的风险进行分析；

所述根据所述第一客户的网络特征信息，获得所述第一客户的风险传导系数，包括：

其中，cust_ident(i)为所述网络模型中节点i的客户身份；

cust_ident(j)为所述网络模型中节点j的客户身份；

P(i→j)表示为所述第一客户的风险传导系数。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述对所述历史客户数据信息进行预处理，包括：

根据所述历史客户数据信息，获得主体客户名称和对手客户名称；

判断所述主体客户名称和对手客户名称是否存在空值和/或异常信息；

如果所述主体客户名称和对手客户名称存在空值和/或异常信息，判断所述主体客户名称和对手客户名称存在空值和/或异常信息是否可修复；

如果所述主体客户名称和对手客户名称存在空值和/或异常信息不可修复，获得第一删除指令；

根据所述第一删除指令，对所述主体客户名称和对手客户名称进行删除；

如果所述主体客户名称和对手客户名称存在空值和/或异常信息可修复，获得第一指令；

根据所述第一指令，对所述主体客户名称和对手客户名称进行处理。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述对所述历史客户数据信息进行预处理，包括：

获得预定客户类别；

根据所述预定客户类别，剔除所述历史客户数据中的预定客户类别的数据信息。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述网络模型，获得第一客户的网络特征信息，包括：

获得第一标识信息；

根据所述第一标识信息，获得所述第一标识信息的多个上游关联标识信息，其中，所述多个上游关联标识信息与所述第一标识信息的关联度逐级递减；

根据所述第一标识信息，获得所述第一标识信息的多个下游关联标识信息，其中，所述多个下游关联标识信息与所述第一标识信息的关联度逐级递减；

判断所述第一客户是否具有所述第一标识信息、多个上游关联标识信息以及多个下游关联标识信息；

如果所述第一客户不具有所述第一标识信息、多个上游关联标识信息以及多个下游关联标识信息，确定所述第一客户在所述网络模型中无网络特征信息；

如果所述第一客户具有所述第一标识信息、多个上游关联标识信息以及多个下游关联标识信息中的一个或多个，采取基数度量法为每种标识赋予风险影响值，获得所述第一客户的网络特征信息。

5.如权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述第一客户的风险传导系数，对所述第一客户的风险进行分析，包括：

获得第一标签传播算法；

将所述风险传导系数加入所述第一标签传播算法获得第二标签传播算法；

根据所述第二标签传播算法，对所述网络模型进行划分，获得多个子网络模型；

分别对每个所述子网络模型进行分析，判断所述子网络模型中是否包含具有所述第一标识信息的客户；

如果所述子网络模型中不包含具有所述第一标识信息的客户，确定所述子网络模型为无风险网络模型。