[发明专利]一种对电信合作伙伴欺诈行为的标记方法及装置在审
| 申请号： | 201910445579.5 | 申请日： | 2019-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN110163684A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 刘振铎 | 申请（专利权）人： | 北京思特奇信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q10/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 杨立 |
| 地址： | 100089 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种对电信合作伙伴欺诈行为的标记方法及装置，所述方法主要通过引入kohonen神经网络对电信合作伙伴进行聚类，形成多个电信合作伙伴集群，将数据空间密度小于预设数据空间密度阈值的集群进行复合指标排序分析，并根据分析的结果对电信合作伙伴进行欺诈行为标记，能够在不依赖明确提出稽核规则的情况下主动发现业务发展过程中业务数据存在异常的电信合作伙伴，并进行具体的欺诈行为标记，同时对集群进行复合指标排序分析，可判定电信合作伙伴为套取酬金的具体欺诈行为，通过本发明实施例提供的这种新的稽核模式，使得针对电信合作伙伴欺诈行为的稽核分析工作能够更好的适应当前业务的快速发展。 | ||
| 搜索关键词： | 合作伙伴 欺诈行为 电信 稽核 集群 复合指标 排序 分析 神经网络 数据空间 业务发展 业务数据 预设数据 主动发现 聚类 判定 引入 | ||
【主权项】：
1.一种对电信合作伙伴欺诈行为的标记方法，其特征在于，所述方法包括：获取源数据，并根据所述源数据和预先定义的欺诈特征计算电信合作伙伴的欺诈特征指标，所述源数据包括所述电信合作伙伴的业务数据；基于所述欺诈特征指标通过kohonen神经网络对所述源数据进行电信合作伙伴聚类，形成至少一个集群，每一个集群中包含至少一个电信合作伙伴；对所述至少一个集群中的第一目标集群进行复合欺诈特征指标排序分析，所述第一目标集群为数据空间密度小于预设数据空间密度阈值的集群；基于所述复合欺诈特征指标排序分析的结果对所述电信合作伙伴进行欺诈行为标记。
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