[发明专利]一种风险识别方法、装置以及设备

权利要求书

1.一种风险识别方法，所述方法包括：

确定基于待处理的数据构成的关系图谱，获得构图图谱；

采用基于模块度的社区发现算法，对所述构图图谱进行社区识别，获得第一识别结果；

采用k-core算法，对所述第一识别结果进行圈团，获得第二识别结果；

基于所述第二识别结果，获得风险识别结果。

2.如权利要求1所述的方法，所述确定基于待处理的数据构成的关系图谱，获得构图图谱，具体包括：

基于资金关系和/或同机关系，对所述待处理的数据进行构图，获得构图图谱，所述构图图谱的节点为所述待处理的数据，所述构图图谱的边为所述资金关系和/或同机关系。

3.如权利要求2所述的方法，所述资金关系为所述待处理的数据对应的资金的流向，所述同机关系为所述待处理的数据是否使用相同的设备和/或是否使用相同的无线网络。

4.如权利要求1所述的方法，所述采用基于模块度的社区发现算法，对所述构图图谱进行社区识别，获得第一识别结果，具体包括：

采用基于模块度的社区发现算法及预设的规模参数，对所述构图图谱中属于相同网络结构的社区进行划分，获得第一识别结果。

5.如权利要求1所述的方法，所述采用基于模块度的社区发现算法，对所述构图图谱进行社区识别，获得第一识别结果，具体包括：

节点归属确认步骤，将所述构图图谱中的每个节点作为顶点，计算邻居节点并进行相加，计算模块度的变化量，直至所述模块度的变化量收敛为止，获得圈定的社区；

社区合并步骤，合并所述圈定的社区为一个新的顶点，并将所述圈定的社区的权重合并在所述新的顶点；

迭代步骤，迭代所述节点归属确认步骤及所述社区合并步骤，直到执行所述节点归属确认步骤执行前后的模块度保持不变，迭代完成，获得第一识别结果。

6.如权利要求5所述的方法，所述节点归属确认步骤，在计算模块度的变化量过程中的顶点的个数超过预设的规模参数，停止计算所述模块度的变化量。

7.如权利要求1所述的方法，所述采用k-core算法，对所述第一识别结果进行圈团，获得第二识别结果，具体包括：

采用k-core算法，确定所述第一识别结果中的每个节点的重要程度，获得第二识别结果。

8.如权利要求1所述的方法，所述采用k-core算法，对所述第一识别结果进行圈团，获得第二识别结果，具体包括：

采用k-core算法，从所述第一识别结果中移除所有顶点的度小于等于预设核心度的点，获得第二识别结果。

9.如权利要求7所述的方法，所述第一识别结果中的每个节点的重要程度为大于1的相对值。

10.一种风险识别装置，所述装置包括：

构图模块，确定基于待处理的数据构成的关系图谱，获得构图图谱；

第一识别模块，采用基于模块度的社区发现算法，对所述构图图谱进行社区识别，获得第一识别结果；

第二识别模块，采用k-core算法，对所述第一识别结果进行圈团，获得第二识别结果；

风险识别模块，基于所述第二识别结果，获得风险识别结果。

11.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

确定基于待处理的数据构成的关系图谱，获得构图图谱；

采用基于模块度的社区发现算法，对所述构图图谱进行社区识别，获得第一识别结果；

采用k-core算法，对所述第一识别结果进行圈团，获得第二识别结果；

基于所述第二识别结果，获得风险识别结果。