【技术实现步骤摘要】
一种基于复杂网络的信用评估方法和系统
本专利技术实施例涉及数据通信领域，尤其涉及一种基于复杂网络的信用评估方法和系统。
技术介绍
随着社会的发展，人与人之间的社交关系越来越复杂，很多人间看似没有联系，实际上却有一些社交关系，如亲戚关系、朋友关系、同事关系等等。在现有技术中，可基于用户的手机通话的相关数据对该用户的信用进行评估。具体地，是通过构建信贷主体人统一用户ID，将具有统一用户ID的信贷主体人数据进行提取和预处理成训练样本数据，通过机器学习分类算法-集成树模型构建信用风险模型，根据信用风险集成模型获取风险概率，将风险概率自动转换为信用风险评分。然而专利技术人在实现本专利技术的过程中，发现基于现有技术中的方案，至少存在：由于现有技术忽略了用户与其对应的交际圈的关联关系，从而导致评估结果的准确性偏低的问题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术中所存在的上述缺陷，提供一种基于复杂网络的信用评估方法和系统，用以解决现有技术中存在评估结果的准确性偏低的问题。根据本专利技术实施例的一个方面，本专利技术实施例提供了一种基于复杂网络的信用评估方法，所述方法包...
【技术保护点】
1.一种基于复杂网络的信用评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取包括用户的手机号码的优化复杂网络模型；根据所述优化复杂网络模型和预设的恶意卡号码库生成所述用户的通话关系图谱；基于所述用户的通话信息对所述通话关系图谱中的边计算权重；将所述权重添加至所述优化复杂网络模型中，进行社区发现，得到社区发现结果；基于所述通话关系图谱和所述社区发现结果，确定所述用户的图特征；根据所述图特征和获取到的所述用户的属性特征，得到所述用户的信用评分。
【技术特征摘要】
1.一种基于复杂网络的信用评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取包括用户的手机号码的优化复杂网络模型；根据所述优化复杂网络模型和预设的恶意卡号码库生成所述用户的通话关系图谱；基于所述用户的通话信息对所述通话关系图谱中的边计算权重；将所述权重添加至所述优化复杂网络模型中，进行社区发现，得到社区发现结果；基于所述通话关系图谱和所述社区发现结果，确定所述用户的图特征；根据所述图特征和获取到的所述用户的属性特征，得到所述用户的信用评分。2.根据权利要求1所述的基于复杂网络的信用评估方法，其特征在于，所述根据所述优化复杂网络模型和预设的恶意卡号码库生成所述用户的通话关系图谱，具体包括：当所述恶意卡号码库中有与所述手机号码存在呼叫关系的恶意卡号码时，则根据所述恶意卡号码对应的通话关系修正所述优化复杂网络模型，得到所述通话关系图谱。3.根据权利要求1所述的基于复杂网络的信用评估方法，其特征在于，所述根据所述优化复杂网络模型和预设的恶意卡号码库生成所述用户的通话关系图谱，具体包括：当所述恶意卡号码库中没有与所述手机号码存在呼叫关系的恶意卡号码时，则根据所述通话信息对所述优化复杂网络模型中的所述用户对应的节点和边关系确定所述通话关系图谱。4.根据权利要求1所述的基于复杂网络的信用评估方法，其特征在于，所述将所述权重添加至所述优化复杂网络模型中，进行社区发现，得到社区发现结果，具体包括：根据所述优化复杂网络模型中的节点的数量确定社区的数量；依次将任一节点分配至于该节点存在连接关系的节点所对应的社区，并计算每个节点分配前后对应的模块度变化；选取各个节点最大的模块度变化，当所述最大的模块度变化大于零时，将所述节点分配至所述最大的模块度变化对应的社区；当每个节点的所属社区不再变化时，则将不再变化的社区的节点组合成聚合节点，并将所述不再变化的社区对应的社区内节点之间的边的权重转化为所述聚合节点总的权重，每个不再变化的社区间的边权重转化为所述聚合节点间的边权重，得到所述社区发现结果。5.根据权利要求1至4中任一项所述的基于复杂网络的信用评估方法，其特征在于，在获取包括用户的手机号码的优化复杂网络模型之前，所述方法还包括：从预设数据库中提取所述用户的用户信息和所述通话信息；基于所述用户信息和所述通话信息构建复杂网络模型；对所述复杂网络模型中的异常号码进行识别和标识，得到所述优化复杂网络模型。6.一种基于复...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫龙，霍勇杰，陈博，杨波，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，联通大数据有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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