欺诈用户识别方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能领域，特别涉及一种欺诈用户识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收终端发送的待判断数据；将所述待判断数据输入至欺诈用户识别模型中得到欺诈用户标识以及与所述欺诈用户标识对应的欺诈可疑度；将所述欺诈用户标识输入至知识图谱中进行传导得到与所述欺诈用户标识相关联的舞弊用户标识，并根据所述欺诈用户标识对应的欺诈可疑度得到与所述舞弊用户标识对应的舞弊可疑度；输出所述欺诈用户标识、与所述欺诈用户标识对应的欺诈可疑度、所述舞弊用户标识以及与所述舞弊用户标识对应的舞弊可疑度。采用本方法能够提高欺诈用户识别率。

Fraudulent user identification methods, devices, computer equipment and storage media

The application relates to the field of artificial intelligence, in particular to a fraudulent user identification method, device, computer equipment and storage medium. The method includes: receiving the data to be judged sent by the terminal; inputting the data to be judged into the fraudulent user identification model to obtain the fraudulent user identification and the fraudulent suspicion corresponding to the fraudulent user identification; inputting the fraudulent user identification into the knowledge map and conducting the fraudulent user identification to obtain the fraudulent user identification associated with the fraudulent user identification, and according to the description. The fraud suspicion corresponding to the fraudulent user identification is obtained, and the output of the fraudulent user identification, the fraudulent suspicion corresponding to the fraudulent user identification, the fraudulent user identification and the fraudulent suspicion corresponding to the fraudulent user identification are obtained. This method can improve the identification rate of fraudulent users.

【技术实现步骤摘要】
欺诈用户识别方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种欺诈用户识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，出现了数据挖掘技术，数据挖掘是是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程，例如用于反欺诈领域，用于识别出欺诈用户。然而，目前的欺诈用户的识别过程中，数据分析模型较为单一，欺诈风险的识别不准确，导致欺诈用户识别率较低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高识别率的欺诈用户识别方法、装置、计算机设备和存储介质。一种欺诈用户识别方法，所述方法包括：接收终端发送的待判断数据；将所述待判断数据输入至欺诈用户识别模型中得到欺诈用户标识以及与所述欺诈用户标识对应的欺诈可疑度；将所述欺诈用户标识输入至知识图谱中进行传导得到与所述欺诈用户标识相关联的舞弊用户标识，并根据所述欺诈用户标识对应的欺诈可疑度得到与所述舞弊用户标识对应的舞弊可疑度；输出所述欺诈用户标识、与所述欺诈用户标识对应的欺诈可疑度、所述舞弊用户标识以及与所述舞弊用户标识对应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种欺诈用户识别方法，所述方法包括：接收终端发送的待判断数据；将所述待判断数据输入至欺诈用户识别模型中得到欺诈用户标识以及与所述欺诈用户标识对应的欺诈可疑度；将所述欺诈用户标识输入至知识图谱中进行传导得到与所述欺诈用户标识相关联的舞弊用户标识，并根据所述欺诈用户标识对应的欺诈可疑度得到与所述舞弊用户标识对应的舞弊可疑度；输出所述欺诈用户标识、与所述欺诈用户标识对应的欺诈可疑度、所述舞弊用户标识以及与所述舞弊用户标识对应的舞弊可疑度。

【技术特征摘要】
1.一种欺诈用户识别方法，所述方法包括：接收终端发送的待判断数据；将所述待判断数据输入至欺诈用户识别模型中得到欺诈用户标识以及与所述欺诈用户标识对应的欺诈可疑度；将所述欺诈用户标识输入至知识图谱中进行传导得到与所述欺诈用户标识相关联的舞弊用户标识，并根据所述欺诈用户标识对应的欺诈可疑度得到与所述舞弊用户标识对应的舞弊可疑度；输出所述欺诈用户标识、与所述欺诈用户标识对应的欺诈可疑度、所述舞弊用户标识以及与所述舞弊用户标识对应的舞弊可疑度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述欺诈用户标识输入至知识图谱中进行传导得到与所述欺诈用户标识相关联的舞弊用户标识，并根据所述欺诈用户标识对应的欺诈可疑度得到与所述舞弊用户标识对应的舞弊可疑度，包括：根据所述欺诈用户标识获取当前影响分值和传导阈值；在知识图谱中定位所述欺诈用户标识对应的当前用户节点，并根据知识图谱获取所述当前用户节点对应的关联用户节点，以及所述关联用户节点对应的当前传导权重；根据所述当前影响分值以及所述当前传导权重计算得到所述关联用户节点对应的当前欺诈可疑度，且当所述当前欺诈可疑度大于等于所述传导阈值时，对所述当前欺诈可疑度大于等于所述传导阈值的关联用户节点以及对应的欺诈可疑度进行标记；获取当前欺诈可疑度大于所述传导阈值的关联用户节点作为当前用户节点，并获取所述当前用户节点的当前欺诈可疑度作为所述当前影响分值；继续在知识图谱中定位所述欺诈用户标识对应的当前用户节点，当所述当前欺诈可疑度小于所述传导阈值时，则输出标记的关联用户节点对应的用户标识为舞弊用户标识，并对应输出标记的当前欺诈可疑度为舞弊可疑度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出所述欺诈用户标识、与所述欺诈用户标识对应的欺诈可疑度、所述舞弊用户标识以及与所述舞弊用户标识对应的舞弊可疑度，包括：获取所述欺诈用户标识、所述舞弊用户标识对应的标签数据和关系数据；根据所述欺诈用户标识、所述舞弊用户标识生成节点图标；通过所述关系数据将所述节点图标进行连接；将所述标签数据对应显示在所述节点图标下得到欺诈关系图谱，并输出所述欺诈关系图谱。4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：冷松乐，廖林方，王奥，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44