[发明专利]理赔事件检测方法、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种理赔事件检测方法，其特征在于，所述方法包括：

在图网络发生变更的情况下，更新第一节点序列，得到当前时间戳的第二节点序列，其中，所述图网络基于理赔事件的数据构建得到，所述第一节点序列通过关联所述图网络中的多个节点得到；

在词向量模型中，根据所述第二节点序列和涉变更节点的权重参数，对所述词向量模型进行反向迭代训练，并根据训练后的所述词向量模型得到当前时间戳的节点向量，其中，所述涉变更节点包括所述图网络中节点和/或节点之间的边发生变化的节点；

根据所述当前时间戳的节点向量，确定所述理赔事件是否属于目标类型事件；

其中，所述涉变更节点的权重参数包括中心词矩阵和周围词矩阵，根据所述第二节点序列和所述涉变更节点的权重参数，对所述词向量模型进行反向迭代训练，包括：

根据预设编码规则对所述涉变更节点所包含的单词进行编码，得到各个涉变更节点的目标单词向量；

将所述目标单词向量与所述中心词矩阵相乘，得到各个涉变更节点的中心词向量，以及，将所述目标单词向量与所述周围词矩阵相乘，得到各个涉变更节点的周围词向量；

对所述周围词向量进行归一化处理，根据归一化后的所述周围词向量的概率，调整所述涉变更节点的中心词矩阵和周围词矩阵，以使所述词向量模型符合收敛条件。

2.根据权利要求1所述的理赔事件检测方法，其特征在于，所述图网络发生变更的情况包括以下至少之一：

在当前时间戳，新增了一个节点；

在当前时间戳，删除了一个节点；

在当前时间戳，新增了一个节点，且所新增的节点和其他节点之间形成关联关系；

在当前时间戳，删除了一个节点，且所删除的节点和其他节点之间解除关联关系。

3.根据权利要求1所述的理赔事件检测方法，其特征在于，根据训练后的所述词向量模型得到当前时间戳的节点向量，包括：

将符合所述收敛条件的所述词向量模型的中心词矩阵，作为当前时间戳的节点向量。

4.根据权利要求1所述的理赔事件检测方法，其特征在于，对所述周围词向量进行归一化处理，根据归一化后的所述周围词向量的概率，调整所述涉变更节点的中心词矩阵和周围词矩阵，以使所述词向量模型符合收敛条件，包括：

对所述词向量的初始损失函数取负对数，并将取得的值除以预设单词总数，得到新的损失函数，其中，所述初始损失函数包括极大似然函数；

调整所述涉变更节点的中心词矩阵和周围词矩阵，以使所述新的损失函数收敛。

5.根据权利要求1所述的理赔事件检测方法，其特征在于，根据所述当前时间戳的节点向量，确定所述理赔事件是否属于目标类型事件，包括：

在所述当前时间戳的节点向量中，合并属于同一个理赔事件的节点向量；

对合并后的节点向量进行预测，得到所述理赔事件的预测标签；

根据所述理赔事件的预测标签，确定所述理赔事件是否属于所述目标类型事件。

6.根据权利要求1所述的理赔事件检测方法，其特征在于，获取所述第一节点序列包括：

根据识别目标，在所述图网络中选择相适应的多个节点，并确定所述多个节点之间的随机游走路径，所述识别目标包括识别所述目标类型的理赔事件；

根据所述随机游走路径，关联所述图网络中所选择的多个节点。

7.根据权利要求1所述的理赔事件检测方法，其特征在于，每个节点的属性包括以下至少之一：时间、地点、人员信息、理赔对象标识。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至权利要求7中任一项所述的理赔事件检测方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至权利要求7中任一项所述的理赔事件检测方法的步骤。