[发明专利]套利行为识别方法、套利行为识别模型训练方法及系统在审
| 申请号： | 201910088114.9 | 申请日： | 2019-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN110009511A | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 林建滨;周俊;李小龙;刘颖琪;丁国祥 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/08 | 分类号： | G06Q40/08 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本公开提供了一种套利行为识别方法，包括：在接收到针对保险保单的索赔请求后，获取保险保单的对应用户的用户个人特征向量数据；基于用户关系图模型，生成该对应用户的用户关系特征向量数据；以及使用套利行为识别模型来基于用户个人特征向量数据和用户关系特征向量数据识别该索赔请求是否属于保险套利行为。利用该方法，即使针对用户画像数据缺失或者用户历史行为数据不够丰富的保险套利账户、或者新近创建的保险套利账户，也可以有效且准确地识别出保险套利行为。 | ||
| 搜索关键词： | 行为识别 保险 用户关系 特征向量数据 用户个人特征 向量数据 用户历史行为数据 画像数据 模型训练 账户 图模型 创建 | ||
【主权项】：
1.一种用于识别保险保单的保险套利行为的方法，包括：在接收到针对保险保单的索赔请求后，获取所述保险保单的对应用户的用户个人特征向量数据，所述用户个人特征向量数据是基于用户个人特征数据生成的，所述用户个人特征数据至少包括所述保险保单的保险保单信息数据、用户画像数据和用户历史行为数据；基于用户关系图模型，获取所述用户的用户关系特征向量数据；以及使用套利行为识别模型来基于所述用户个人特征向量数据和所述用户关系特征向量数据识别针对所述保险保单的索赔请求是否属于保险套利行为，其中，所述用户关系图模型是基于所获取的各个历史保险保单的各个对应用户的用户关系特征数据生成的用户关系特征向量数据集。
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