[发明专利]账户风险模型的训练方法和风险用户群体的确定方法

权利要求书

1.一种账户风险模型的训练方法，其特征在于，包括：

根据多个样本用户账号的交易数据，生成至少一个样本连通图，所述样本连通图中的节点为样本用户账号的账号信息，所述样本连通图中的路径为所述路径连接的两个节点对应的样本用户账号之间的交易关系和交易数额；

针对任一样本连通图，根据预设交易数额和所述样本连通图中的每个路径对应的交易数额，生成样本带权邻接矩阵；

根据至少一个样本带权邻接矩阵，生成样本训练矩阵集；

使用所述样本训练矩阵集对账户风险模型进行训练，得到训练好的账户风险模型，所述训练好的账户风险模型用于根据多个待检测用户账号的交易数据和所述预设交易数额，获取每个待检测用户账号的目标风险值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据至少一个样本带权邻接矩阵，生成样本训练矩阵集，包括：

针对任一样本带权邻接矩阵中的任一样本用户账号，根据所述样本用户账号与其他的样本用户账号之间的交易时间和所述样本带权邻接矩阵，获取所述样本用户账号的样本风险向量，所述样本风险向量用于表示所述样本用户账号的初始样本风险值；

根据每个样本带权邻接矩阵和每个样本用户账号的样本风险向量，生成样本训练矩阵集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对任一样本带权邻接矩阵中的任一样本用户账号，根据所述样本用户账号与其他的样本用户账号之间的交易时间和所述样本带权邻接矩阵，获取所述样本用户账号的样本风险向量，包括：

针对任一样本带权邻接矩阵中的任一样本用户账号，根据所述样本用户账号与其他的样本用户账号之间的交易频次，交易总额以及与所述样本用户账号进行交易的账号个数，生成第一样本风险值；

根据连接所述样本用户账号的路径对应的权重，生成第二样本风险值；

根据所述样本用户账号的账号信息和与其他的样本用户账号之间的交易时间，生成第三样本风险值；

根据所述样本用户账号与其他的样本用户账号之间的交易关系和交易数额，生成第四样本风险值；

将所述第一样本风险值，所述第二样本风险值，所述第三样本风险值和所述第四样本风险值确定为所述样本风险向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个样本用户账号的交易数据，生成至少一个样本连通图，包括：

根据多个样本用户账号的交易数据，获取样本知识图谱；

删除所述样本知识图谱中的孤立点，从所述样本知识图谱中获取至少一个样本连通图。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述使用所述样本训练矩阵集对账户风险模型进行训练，得到训练好的账户风险模型，包括：

根据所述样本训练矩阵集和多头注意力机制对所述账户风险模型进行训练，得到所述训练好的账户风险模型。

6.一种风险用户群体的确定方法，其特征在于，包括：

根据多个待检测用户账号的交易数据，生成至少一个目标连通图，所述目标连通图中的节点为待检测用户账号的账号信息，所述目标连通图中的路径为所述路径连接的两个节点对应的待检测用户账号之间的交易关系和交易数额；

针对任一目标连通图，根据预设交易数额和所述目标连通图中的每个路径对应的交易数额，生成目标带权邻接矩阵；

将至少一个目标带权邻接矩阵输入训练好的账户风险模型，获取每个待检测用户账号的目标风险值，所述训练好的账户风险模型是使用多个样本用户账号的交易数据以及所述预设交易数额对账户风险模型进行训练得到的；

根据每个待检测用户账号的目标风险值，从待检测用户账号中确定出至少一个第一目标用户账号；

计算每个第一目标用户账号与其他的待检测用户账号的相似度，根据所述待检测用户账号对应的用户中确定出风险用户群体。