用于监控节点变化及辅助识别黑名单的方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本公开是关于一种用于监控节点变化及辅助识别黑名单的方法、装置及电子设备。一种用于监控节点变化的方法，包括：获取用户数据，所述用户数据包括多个虚拟用户的用户标识；将所述用户标识作为节点，并连接具有关联关系的节点形成边，根据所述节点和所述边建立基础图；监控各节点与其他节点之间的关联关系的变化度；当一节点与其他节点之间的关联关系的变化度超过第一预设阈值时，将所述节点判定为异常节点；或者选择变化度最大的预设数量的节点作为异常节点。本公开可以根据关联节点之间的变化度来监控异常节点。

【技术实现步骤摘要】
用于监控节点变化及辅助识别黑名单的方法、装置及电子设备
本公开涉及计算机
，具体而言，涉及一种用于监控节点变化及辅助识别黑名单的方法、装置及电子设备。
技术介绍
随着互联网金融业务、电子商务、网上交易等的迅速发展，金融诈骗现象也出现了团伙化、组织化的趋势，对风险管控体系保障安全的要求也越来越高。为了能够有效预防欺诈行为，需要提前识别出隐含的黑名单。现有的常见防欺诈方式，主要分为以下两种：一、通过一个反欺诈规则引擎的模型来描述欺诈行为特征，从而将欺诈行为从正常操作中区别开来。在反欺诈规则引擎中，这些甄别欺诈行为的规则依赖于从大量历史案例中总结出来的“专家知识”。二、通过数据挖掘的方法，基于历史数据(即，已知的欺诈申请和正常申请的数据)而建立的分类模型，这里模型的训练往往需要大量数据。上述两种方式，通过从历史案例中发现金融欺诈时重复出现的个体行为模式，不适用于团伙化、有组织的行为。同时，这两种方式均是事后处理方式，欺诈案件发生后，进行事后的分析、处理，而不能进行事前的预测和事中的警报。因此，需要一种新的用于监控节点变化及辅助识别黑名单的方法、装置及电子设备。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
针对现有技术中的部分问题或者全部问题，本公开提供一种用于监控节点变化及辅助识别黑名单的方法、装置及电子设备。根据本公开的一个方面，提供一种用于监控节点变化的方法，包括：获取用户数据，所述用户数据包括多个虚拟用户的用户标识；将所述用户标识作为节点，并连接具有关联关系的节点形成边，根据所述节点和所述边建立基础图；监控各节点与其他节点之间的关联关系的变化度；当一节点与其他节点之间的关联关系的变化度超过第一预设阈值时，将所述节点判定为异常节点；或者选择变化度最大的预设数量的节点作为异常节点。在本公开的一种示例性实施例中，所述获取用户数据包括：通过spark-storm插件实时抽取所述用户数据；和/或离线抽取所述用户数据。在本公开的一种示例性实施例中，还包括：获取预定节点与其他节点之间存在预设度数的关联节点。在本公开的一种示例性实施例中，所述获取预定节点与其他节点之间存在预设度数的关联节点包括：将所述预定节点的节点标识作为消息、数值1作为距离，封装成第一元组发送到所述预定节点的相邻节点的属性中，获取所述预定节点的一度节点。在本公开的一种示例性实施例中，所述获取预定节点与其他节点之间存在预设度数的关联节点还包括：根据所述一度节点和所述边构造第一图，将所述一度节点的属性信息发送到所述一度节点的相邻节点的属性中，并将所述属性中的距离加1，获取所述预定节点的二度节点。根据本公开的一个方面，提供一种用于监控节点变化的装置，包括：数据采集模块，用于获取用户数据，所述用户数据包括多个虚拟用户的用户标识；基础图绘制模块，用于将所述用户标识作为节点，并连接具有关联关系的节点形成边，根据所述节点和所述边建立基础图；节点监控模块，用于监控各节点与其他节点之间的关联关系的变化度；异常节点判断模块，用于当一节点与其他节点之间的关联关系的变化度超过第一预设阈值时，将所述节点判定为异常节点；或者选择变化度最大的预设数量的节点作为异常节点。根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行上述任意所述的用于监控节点变化的方法。根据本公开的一个方面，提供用于辅助识别黑名单的方法，包括：获取用户数据，所述用户数据包括多个虚拟用户的用户标识；将所述用户标识作为节点，并连接具有关联关系的节点形成边，根据所述节点和所述边建立基础图；采用群体分类方式将所述基础图分为多个子图。在本公开的一种示例性实施例中，所述群体分类方式包括：聚类分析、支持向量机、逻辑回归中的任意一种。在本公开的一种示例性实施例中，还包括：计算各个子图中的黑名单的占比比率；当子图中的黑名单的占比比率超过第二预设阈值时，将所述子图中的除黑名单以外的其他节点加入至一灰名单。根据本公开的一个方面，提供一种用于辅助识别黑名单的装置，包括：数据采集模块，用于获取用户数据，所述用户数据包括多个虚拟用户的用户标识；基础图绘制模块，用于将所述用户标识作为节点，并连接具有关联关系的节点形成边，根据所述节点和所述边建立基础图；子图划分模块，用于采用群体分类方式将所述基础图分为多个子图。在本公开的一种示例性实施例中，还包括：黑名单比率计算模块，用于计算各个子图中的黑名单的占比比率；灰名单形成单元，用于当子图中的黑名单的占比比率超过第二预设阈值时，将所述子图中的除黑名单以外的其他节点加入至一灰名单。根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行上述任意所述的用于辅助识别黑名单的方法。一方面，本公开的一种实施例中的用于监控节点变化的方法、装置及电子设备，根据已经构建好的图数据，可以监控各个节点关系的变化情况，并根据变化度可以监控异常变动节点。另一方面，本公开的一种实施例中的用于辅助识别黑名单的方法、装置及电子设备，可以实现根据群体分类方式将构建好的基础图划分为多个子图，研究对象不以每个用户为维度，而是将所有用户的所有基础属性降维，各基础属性对应一个节点，使得数据结构具有普适性，数据结构简洁已操作。在一些实施例中，可以利用关系网络的方式通过现有黑名单进行节点关联，提高效率，有效发现隐藏的黑名单，丰富黑名单库，能够做到事前预防。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示意性示出本示例实施方式中一种用于监控节点变化的方法的流程图。图2示意性示出本公开示例性实施例中一种用于监控节点变化的装置的方框图。图3示意性示出本公开示例性实施例中一种用于辅助识别黑名单的方法的流程图。图4示意性示出本公开示例性实施例中一种用于辅助识别黑名单的装置的方框图。图5示意性示出本公开示例性实施例中一种电子设备的方框图。图6示意性示出本公开示例性实施例中一种用于辅助识别黑名单的装置的方框图。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。此外，附图仅为本公开的示意性图本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于监控节点变化的方法，其特征在于，包括：获取用户数据，所述用户数据包括多个虚拟用户的用户标识；将所述用户标识作为节点，并连接具有关联关系的节点形成边，根据所述节点和所述边建立基础图；监控各节点与其他节点之间的关联关系的变化度；当一节点与其他节点之间的关联关系的变化度超过第一预设阈值时，将所述节点判定为异常节点；或者选择变化度最大的预设数量的节点作为异常节点。

【技术特征摘要】
1.一种用于监控节点变化的方法，其特征在于，包括：获取用户数据，所述用户数据包括多个虚拟用户的用户标识；将所述用户标识作为节点，并连接具有关联关系的节点形成边，根据所述节点和所述边建立基础图；监控各节点与其他节点之间的关联关系的变化度；当一节点与其他节点之间的关联关系的变化度超过第一预设阈值时，将所述节点判定为异常节点；或者选择变化度最大的预设数量的节点作为异常节点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户数据包括：通过spark-storm插件实时抽取所述用户数据；和/或离线抽取所述用户数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取预定节点与其他节点之间存在预设度数的关联节点。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取预定节点与其他节点之间存在预设度数的关联节点包括：将所述预定节点的节点标识作为消息、数值1作为距离，封装成第一元组发送到所述预定节点的相邻节点的属性中，获取所述预定节点的一度节点。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取预定节点与其他节点之间存在预设度数的关联节点还包括：根据所述一度节点和所述边构造第一图，将所述一度节点的属性信息发送到所述一度节点的相邻节点的属性中，并将所述属性中的距离加1，获取所述预定节点的二度节点。6.一种用于监控节点变化的装置，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取用户数据，所述用户数据包括多个虚拟用户的用户标识；基础图绘制模块，用于将所述用户标识作为节点，并连接具有关联关系的节点形成边，根据所述节点和所述边建立基础图；节点监控模块，用于监控各节点与其他节点之间的关联关系的变化度；异常节点判断模块，用于当一节点与其他节点之间的关联关系的变化度超过第一预设...

【专利技术属性】
技术研发人员：周石磊，
申请(专利权)人：北京京东金融科技控股有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11