【技术实现步骤摘要】
数据转移对象识别的方法及装置
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种数据转移对象识别的方法及装置。
技术介绍
随着移动互联网的兴起，为加强各个数据转移对象(比如数据存储卡、SIM卡或者银行卡等)之间的数据交流，多个数据转移对象之间的数据相互转移或数据相互流通已成为数据迁移或数据分享的常用方法。目前，能够进行数据流通的数据转移对象的数量是非常庞大的，且数据转移对象的类型良莠不齐，特别在实际数据转移过程中，若用户在不知道数据转移对象是否合法的情况下，误将一些重要/关键数据转入了非法数据转移对象中，则极有可能造成用户或企业的重大损失。因此如何快速且准确地识别出非法数据转移对象且有效控制非法数据转移对象的数据流转成为当前亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种数据转移对象识别的方法及装置。可快速识别出数据转移对象的类别，提高数据转移对象识别的准确率，适用性高。第一方面，本申请实施例提供了一种数据转移对象识别的方法，该方法包括：获取数据转移对象的数据流转信息，上述数据流转信息中包括至少两个数据转移对象之间的数据流转明细信息；基于上述数据流转明细信息构建上述至少两个数...
【技术保护点】
1.一种数据转移对象识别的方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据转移对象的数据流转信息，所述数据流转信息中包括至少两个数据转移对象之间的数据流转明细信息；基于所述数据流转明细信息构建所述至少两个数据转移对象之间的数据流转关系，并提取所述数据流转明细信息中包括的所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象统计特征；基于图卷积神经网络模型，结合所述数据流转关系和所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象统计特征，确定出所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象类别。
【技术特征摘要】
1.一种数据转移对象识别的方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据转移对象的数据流转信息，所述数据流转信息中包括至少两个数据转移对象之间的数据流转明细信息；基于所述数据流转明细信息构建所述至少两个数据转移对象之间的数据流转关系，并提取所述数据流转明细信息中包括的所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象统计特征；基于图卷积神经网络模型，结合所述数据流转关系和所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象统计特征，确定出所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象类别。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述基于所述数据流转明细信息构建所述至少两个数据转移对象之间的数据流转关系，包括：提取所述数据流转明细信息中的流水数据；根据所述流水数据中包括的各数据转移对象的数据转移关系，构建所述至少两个数据转移对象之间的数据流转关系；其中，所述数据转移关系中至少包括数据转入、数据转出、数据转入方以及数据接收方。3.根据权利要求1或2所述方法，其特征在于，所述基于图卷积神经网络模型，结合所述数据流转关系和所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象统计特征，确定出所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象类别，包括：根据所述数据流转关系构建所述至少两个数据转移对象之间数据流转对应的邻接矩阵；根据所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象统计特征构建数据转移对象统计特征矩阵，其中，所述每个数据转移对象的数据转移对象统计特征包括数据流转天数、数据流转活跃天数、平均数据余量、关联数据转移对象数以及平均数据转移量中的至少一项；将所述邻接矩阵和所述数据转移对象统计特征矩阵输入图卷积神经网络模型，并基于所述图卷积神经网络模型的输出结果确定出所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象类别。4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述根据所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象统计特征构建数据转移对象统计特征矩阵，包括：将所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象的数据转移对象统计特征分别进行归一化处理以得到所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象对应的归一化处理后的数据转移对象统计特征；基于所述至少两个数据转移对象中每个数据转移对象对应的归一化处理后的数据转移对象统计特征构建数据转移对象统计特征矩阵。5.根据权利要求3或4所述方法，其特征在于，所述方法还包括：获取训练样本，所述训练样本中包括多个...
【专利技术属性】
技术研发人员：牛亚峰，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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