[发明专利]基于动态图的用户交易特征提取的方法和系统

说明书

本申请涉及一种基于动态图的用户交易特征提取的方法和系统，其中，该方法包括：获取交易快照图，聚合各个时间段内快照图的节点和该节点的邻点信息，通过该信息计算各个时间段的节点结构信息；接着，聚合各个时间段，得到聚合时间的快照图，并计算聚合时间快照图中节点聚合邻点的节点结构信息；最后聚合交易快照图中节点的时间信息，得到时间快照信息，并根据该时间快照信息计算得到节点时序特征信息，其中，交易时间包括各个时间段和聚合各个时间段后的时间。通过本申请，解决了对交易反欺诈进行预测的情况下，缺少对特征的时间维度信息进行刻画的问题，提高了用户交易安全性。

技术领域

本申请涉及信息安全技术领域，特别是涉及基于动态图的用户交易特征提取的方法和系统。

背景技术

随着计算机技术的快速发展，互联网金融的发展也是日新月异，在网上进行金融交易虽然便利快捷，但是随之而来的也有很多让人防不胜防的金融诈骗。因此，为了减少用户被诈骗的几率，在交易反欺诈中，通常会使用图结构的数据作为用户交易信息特征的补充，使得能够更丰富的提取图上的结构或者特征属性。

在相关技术中，通常基于静态图进行计算，然而这种计算方法会忽略一个重要的信息，即时间信息。

目前针对相关技术中，对交易反欺诈进行预测的情况下，缺少对特征的时间维度信息进行刻画的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于动态图的用户交易特征提取的方法和系统，以至少解决相关技术中对交易反欺诈进行预测的情况下，缺少对特征的时间维度信息进行刻画的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于动态图的用户交易特征提取的方法，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。

在其中一些实施例中，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。

在其中一些实施例中，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。

在其中一些实施例中，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。

在其中一些实施例中，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。

在其中一些实施例中，所述获取交易快照图包括：