[发明专利]基于动态图的用户交易特征提取的方法和系统在审
申请号: | 202110711026.7 | 申请日: | 2021-06-25 |
公开(公告)号: | CN113627950A | 公开(公告)日: | 2021-11-09 |
发明(设计)人: | 赵禹闳;王巍;施亮;王洪涛;张梦莹 | 申请(专利权)人: | 淮安集略科技有限公司 |
主分类号: | G06Q30/00 | 分类号: | G06Q30/00;G06Q40/04;G06K9/62;G06N3/04 |
代理公司: | 杭州创智卓英知识产权代理事务所(普通合伙) 33324 | 代理人: | 张超 |
地址: | 223001 江苏省淮安市经济技*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 动态 用户 交易 特征 提取 方法 系统 | ||
1.一种基于动态图的用户交易特征提取的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取交易快照图,聚合各个时间段内快照图的节点和所述节点的邻点信息,通过所述信息计算所述各个时间段的节点结构信息;
聚合所述各个时间段,得到聚合时间的快照图,并计算所述聚合时间快照图中节点聚合邻点的节点结构信息;
聚合所述节点的时间信息,得到时间快照信息,并根据所述时间快照信息计算得到节点时序特征信息,其中,所述时间包括所述各个时间段和所述聚合时间。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过所述信息计算所述各个时间段的节点结构信息,以及计算所述聚合时间快照图中节点聚合邻点的节点结构信息包括:
计算所述快照图中节点之间的attention系数,并对所述attention系数进行归一化处理,得到归一化attention系数;
根据所述归一化attention系数,聚合所述节点的邻点信息,得到所述节点结构信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述时间快照信息计算得到节点时序特征信息包括:
计算每个时间段下所述节点和其余时间之间的self-attention系数,并对所述self-attention系数进行归一化处理,得到归一化self-attention系数;
根据所述归一化self-attention系数,聚合所述节点的时间信息,得到所述节点时序特征信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在计算每个时间段下所述节点和其余时间之间的self-attention系数之前,所述方法包括:
对所述聚合时间进行选择,根据所述节点所在的时间段信息,选择相应的聚合时间。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述聚合所述节点的时间信息,得到时间快照信息包括:
获取所述节点在各个时间段的快照图中的节点信息,以及在所述聚合时间的快照图中的节点信息,得到所述节点的时间快照信息。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取交易快照图包括:
获取一组有序的交易动态快照图,所述交易快照图按时间区间进行划分,其中,所述交易快照图的时间划分区间和所述交易快照图的数量可以根据业务需求进行自定设置。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在计算得到节点结构信息和节点时序特征信息之后,所述方法包括:
在计算到的节点特征信息之后添加分类器,并对所述节点特征信息进行损失函数计算,得到loss值。
8.一种基于动态图的用户交易特征提取的系统,其特征在于,所述系统包括:
结构特征模块,用于获取交易快照图,聚合各个时间段内快照图的节点和所述节点的邻点信息,通过所述信息计算所述各个时间段的节点结构信息,
聚合所述各个时间段,得到聚合时间的快照图,并计算所述聚合时间快照图中节点聚合邻点的节点结构信息;
时序特征模块,用于聚合所述节点的时间信息,得到时间快照信息,并根据所述时间快照信息计算得到节点时序特征信息,其中,所述时间包括所述各个时间段和所述聚合时间。
9.一种电子装置,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至7中任一项所述的基于动态图的用户交易特征提取的方法。
10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1至7中任一项所述的基于动态图的用户交易特征提取的方法。
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