[发明专利]资源筹集项目的欺诈预测方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种资源筹集项目的欺诈预测方法，用于资源筹集平台对基于该平台发起的资源筹集项目中的订单进行欺诈概率的预测，其特征在于：

所述资源筹集项目是由项目组织人发起的由资源筹集人向资源持有人筹集资源的项目；

所述欺诈预测方法包括：

建立基于机器自学习的欺诈预测模型，使用资源筹集项目的历史订单数据建立训练数据集，并使用该训练数据集训练该欺诈预测模型，所述训练数据集包括项目组织人、资源筹集人和资源持有人中的至少一个的属性数据和历史行为数据；

获取所述资源筹集项目的当前订单数据，使用训练好的所述欺诈预测模型计算该当前订单的欺诈概率。

2.根据权利要求1所述的资源筹集项目的欺诈预测方法，其特征在于，所述使用资源筹集项目的历史订单数据建立训练数据集包括：

获取资源筹集项目的历史订单数据中的项目组织人、资源筹集人和资源持有人的数据建立关系网图；

从所述历史订单数据和关系网图中提取风险特征数据，并基于该风险特征数据建立所述训练数据集。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的资源筹集项目的欺诈预测方法，其特征在于，所述风险特征数据包括关系特征数据和以下的至少一种：个人属性数据、地域特征数据和欺诈特征数据。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的资源筹集项目的欺诈预测方法，其特征在于，所述关系网络图包括相互关联的多个节点和边，其中，

所述多个节点包括第一用户节点、第二用户节点、第三用户节点和事件节点中的至少三类节点，该第一用户节点是用于表示项目组织人的节点，该第二用户节点是用于表示资源筹集人的节点，该第三用户节点是用于表示资源持有人的节点，该事件节点是用于表示与资源筹集项目相关的设备或信息的节点；

每个节点都包括出度和入度，将入度大于特定值的节点用作中心节点。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的资源筹集项目的欺诈预测方法，其特征在于，使用训练好的所述欺诈预测模型计算该当前订单的欺诈概率包括：

获取当前订单中项目组织人、资源筹集人和资源持有人的数据，判断该项目组织人和/或资源资源筹集人是否中心节点，并判断是否为欺诈用户；

在确定所述项目组织人是中心节点且是欺诈用户的情况下，确定所述项目组织人及其关联人的欺诈系数，以得到所述项目组织人的欺诈特征数据；

将所述项目组织人的个人属性数据和欺诈特征数据输入所述训练好的所述欺诈预测模型，计算所述当前订单的欺诈概率。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的资源筹集项目的欺诈预测方法，其特征在于，还包括：

在确定所述资源资源筹集人是中心节点且是欺诈用户的情况下，确定所述项目组织人及其关联人的欺诈系数，以得到所述资源资源筹集人的欺诈特征数据；

将所述资源资源筹集人的个人属性数据和欺诈特征数据输入所输入所述训练好的所述欺诈预测模型，计算所述当前订单的欺诈概率。

7.根据权利要求1-7中任一项所述的资源筹集项目的欺诈预测方法，其特征在于，所述从所述历史订单数据和关系网图中提取风险特征数据包括：

设定提取规则，所述提取规则包括第一规则和第二规则，该第一规则用于提取项目组织人的风险特征数据，该第二规则用于提取资源筹集人的风险特征数据；

所述第一规则包括判断项目组织人的订单信息是否为欺诈订单、判断项目组织人的订单信息数据中的医疗信息是否是虚假信息、判断项目组织人分享链接的关联人是否是资源持有人及其人数、资源筹集时间集中度是否正常，所述订单信息数据包括资源筹集项目名称、资源筹集总额度、资源持有人的人数、资源筹集时间；

所述第二规则包括判断同一类病的项目总额度是否异常、判断在特定时间内资源筹集人的发起次数是否超过设定阈值。