[发明专利]网络训练方法、风险用户识别方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种网络训练方法，其特征在于，包括：

获取训练样本信息，所述训练样本信息包括多个低风险用户信息；

对多个所述低风险用户信息进行向量编码，得到多个低风险用户向量；

对多个所述低风险用户向量进行向量拼接和向量替换，构建第一正常用户矩阵、第二正常用户矩阵和异常用户矩阵；

基于所述第一正常用户矩阵、所述第二正常用户矩阵和所述异常用户矩阵，对预设的预训练网络进行训练，直至所述预训练网络的损失函数达到预设收敛条件，得到风险特征提取网络；

其中所述对多个所述低风险用户向量进行向量拼接和向量替换，构建第一正常用户矩阵、第二正常用户矩阵和异常用户矩阵，包括：

从多个所述低风险用户向量中选取若干个第一用户向量，对所述第一用户向量进行向量拼接和向量替换，得到所述第一正常用户矩阵和所述第二正常用户矩阵；

将第二用户向量中的数值向量替换预设数值向量，得到所述异常用户矩阵，所述第二用户向量为所述第二正常用户矩阵中的一个或多个所述第一用户向量。

2.根据权利要求1所述的网络训练方法，其特征在于，所述低风险用户信息包括数值型信息和类别型信息，所述对多个所述低风险用户信息进行向量编码，得到多个低风险用户向量，包括：

对于每个所述低风险用户信息，对所述类别型信息进行独热编码，得到类别向量；

若所述数值型信息为预设信息，则基于预设的数值确定函数，确定所述数值型信息的取值，得到数值向量；

将所述类别向量与所述数值向量进行连接，得到所述低风险用户向量。

3.根据权利要求1所述的网络训练方法，其特征在于，所述低风险用户向量的数量为M个，所述从多个所述低风险用户向量中选取若干个第一用户向量，对所述第一用户向量进行向量拼接和向量替换，得到所述第一正常用户矩阵和所述第二正常用户矩阵，包括：

从M个所述低风险用户向量中选取m个所述第一用户向量，对m个所述第一用户向量进行向量拼接，得到所述第一正常用户矩阵；

从M-m个所述低风险用户向量中选取1个第三用户向量；

将所述第一正常用户矩阵中的1个所述第一用户向量替换为所述第三用户向量，得到所述第二正常用户矩阵。

4.根据权利要求1所述的网络训练方法，其特征在于，所述基于所述第一正常用户矩阵、所述第二正常用户矩阵和所述异常用户矩阵，对预设的预训练网络进行训练，直至所述预训练网络的损失函数达到预设收敛条件，得到风险特征提取网络，包括：

基于所述预训练网络，提取所述第一正常用户矩阵的第一特征向量、所述第二正常用户矩阵的第二特征向量和所述异常用户矩阵的第三特征向量；

确定所述第一特征向量与所述第二特征向量之间的第一特征距离，以及所述第一特征向量与所述第三特征向量之间的第二特征距离；

基于所述第一特征距离和所述第二特征距离，确定所述损失函数的损失值；

基于所述损失值，更新所述预训练网络的网络参数，直至所述损失函数达到所述预设收敛条件，得到所述风险用户提取网络。

5.根据权利要求4所述的网络训练方法，其特征在于，所述损失函数的计算公式为：

其中为所述损失函数的损失值，为所述第一特征距离，为所述第二特征距离，为预设的超参数。

6.一种风险用户识别方法，其特征在于，包括：

对待识别的目标用户信息进行向量编码，得到目标用户向量；

基于所述目标用户向量和多个预设用户向量，构建参考矩阵和目标矩阵，所述目标矩阵包括所述目标用户向量，所述预设用户向量为低风险用户向量；

基于预设的风险特征提取网络，提取所述参考矩阵的第四特征向量和所述目标矩阵的第五特征向量，所述风险特征提取网络基于上述权利要求1的训练方法训练得到；

基于所述第四特征向量与所述第五特征向量之间的第三特征距离，确定所述目标用户信息的风险状态；

其中所述基于所述目标用户向量和多个预设用户向量，构建参考矩阵和目标矩阵，包括：

对多个所述预设用户向量进行向量拼接，得到所述参考矩阵；

将所述参考矩阵中的一个所述预设用户向量替换为所述目标用户向量，得到所述目标矩阵。