[发明专利]风险识别方法和装置

权利要求书

1.风险识别方法，包括：

获取风险图，所述风险图包括节点和节点之间的边，所述节点为实体，所述边为实体间的关联关系；

将所述风险图输入风险识别模型，得到所述风险图中待识别节点的风险得分；

其中所述风险识别模型是预先对所述风险图中已知风险得分的节点的知识进行学习后得到的，所述知识包括特征信息、路径信息和邻居信息；

该方法还包括：

确定对所述待识别节点的风险得分影响最大的特征和风险子图的组合，其中所述风险子图为所述风险图中包括所述待识别节点的子图；

其中，所述确定对所述风险得分影响最大的特征和风险子图的组合包括：

变换所述待识别节点的特征和风险子图构成的组合；

分别确定各组合与风险得分之间的互信息；

确定所述互信息中满足预设条件时对应的特征和风险子图的组合。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述风险识别模型利用如下方式训练得到：

确定所述风险图中被标注风险得分的节点；

利用所述风险图中被标注风险得分的节点训练图神经网络GNN，得到所述风险识别模型；

其中，所述GNN在训练过程中学习所述被标注风险得分的节点的特征信息、路径信息和邻居信息的权重信息，以最小化所述GNN对所述被标注风险得分的节点输出的风险得分与标注的风险得分之间的差异。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述风险识别模型从所述风险图中获取所述待识别节点的特征信息、路径信息和邻居信息，利用预先学习得到的权重信息对所述特征信息、路径信息和邻居信息进行注意力处理；将注意力处理后得到的向量映射至风险得分。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述风险子图中包含的节点数量小于或等于预设数量阈值。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，所述实体包括账户或账户群，所述关联关系包括资金关系、交易关系、媒介关系或通讯录关系。

6.风险识别装置，包括：

图获取单元，被配置为获取风险图，所述风险图包括节点和节点之间的边，所述节点为实体，所述边为实体间的关联关系；

风险评分单元，被配置为将所述风险图输入风险识别模型，得到所述风险图中待识别节点的风险得分；

其中所述风险识别模型是预先对所述风险图中已知风险得分的节点的知识进行学习后得到的，所述知识包括特征信息、路径信息和邻居信息；

还包括：

归因解释单元，被配置为确定对所述待识别节点的风险得分影响最大的特征和风险子图的组合，其中所述风险子图为所述风险图中包括所述待识别节点的子图；

其中，所述归因解释单元，具体被配置为变换所述待识别节点的特征和风险子图构成的组合；分别确定各组合与风险得分之间的互信息；确定所述互信息中满足预设条件时对应的特征和风险子图的组合。

7.根据权利要求6所述的装置，还包括：

模型训练单元，被配置为确定所述风险图中被标注风险得分的节点；利用所述风险图中被标注风险得分的节点训练图神经网络GNN，得到所述风险识别模型；其中，所述GNN在训练过程中学习所述被标注风险得分的节点的特征信息、路径信息和邻居信息的权重信息，以最小化所述GNN对所述被标注风险得分的节点输出的风险得分与标注的风险得分之间的差异。

8.根据权利要求6所述的装置，其中，所述风险识别模型，用于从所述风险图中获取所述待识别节点的特征信息、路径信息和邻居信息，利用预先学习得到的权重信息对所述特征信息、路径信息和邻居信息进行注意力处理；将注意力处理后得到的向量映射至风险得分。

9.根据权利要求6所述的装置，其中，所述风险子图中包含的节点数量小于或等于预设数量阈值。

10.根据权利要求6至9中任一项所述的装置，其中，所述实体包括账户或账户群，所述关联关系包括资金关系、交易关系、媒介关系或通讯录关系。

11.一种计算设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现权利要求1-5中任一项所述的方法。