一种基于复杂网络的要素异常结构检测模型构建方法技术

本发明专利技术公开一种基于复杂网络的要素异常结构检测模型构建方法，主要步骤如下：首先根据依存的银行交易流水，利用抽取的交易关系构建交易关系网络，找出交易的爆发时间区间，以及每个客户的异常值计算；然后，在交易爆发区间内找出可疑的客户并检测出可疑的最大连通子图。本发明专利技术提出的方法更加形式化的描述出了各个客户的可疑度，用于检测大型边缘属性的真实世界交易网络的欺诈。该发明专利技术从客户节点行为信息中挖掘节点的固有特征，在时间序列上研究节点的行为，更加精确的描述节点的特性，挖掘客户的本质。

A method of building the model of abnormal structure detection based on complex network

【技术实现步骤摘要】
一种基于复杂网络的要素异常结构检测模型构建方法
本专利技术属于数据挖掘领域，是一种基于复杂网络的要素异常结构检测模型构建方法，然后根据抽取的交易关系构建交易关系网络，根据此网络挖掘交易信息中非法集资的触发事件。
技术介绍
银行和保险公司每年因欺诈而损失数十亿美元。欺诈检测的传统方法在减少这些损失方面发挥着重要作用。但欺诈者通过各种复杂的方法来逃避发现，并利用各种其他方式构建虚假身份。虽然欺诈行为的具体细节因操作而异，但下面的模式说明了欺诈集团通常运作方式：(1)两个或两个以上的人组成一个欺诈团；(2)集团共享合法联系信息的子集，例如电话号码和地址，将他们组合在一起创造一些合成身份；(3)集团成员使用这些合成身份开立账户，进行欺诈行为。而我们利用复杂网络可以挖掘交易的内在动力，在揭示欺诈环和其他复杂骗局的新方法具有高度准确性，能够实时阻止高级欺诈场景。虽然没有任何预防欺诈措施可以做到完美，但可以实现从单个数据点到连接成复杂的交易网，并找出异常子图模式，为之后的异常行为模式分析提供先验知识。通常情况下，这些连接会被忽视。理解数据之间的联系以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于复杂网络的要素异常结构检测模型构建方法，其特征在于，主要步骤如下：/n首先根据依存的银行交易流水，利用抽取的交易关系构建交易关系网络，找出交易的爆发时间区间，以及每个客户的异常值计算；/n然后，在交易爆发区间内找出可疑的客户并检测出可疑的最大连通子图。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于复杂网络的要素异常结构检测模型构建方法，其特征在于，主要步骤如下：
首先根据依存的银行交易流水，利用抽取的交易关系构建交易关系网络，找出交易的爆发时间区间，以及每个客户的异常值计算；
然后，在交易爆发区间内找出可疑的客户并检测出可疑的最大连通子图。


2.根据权利要求1所述的一种基于复杂网络的要素异常结构检测模型构建方法，其特征在于，所述交易关系，包含以下步骤：
a.首先对行内数据进行清洗选择，交易关系的抽取，以及交易流水与客户账户信息的对接，最后必须对于那些涉及个人隐私的私密数据要进行筛除脱密处理；
b.其次对真实的交易关系网建模分析，给出模型的非法集资行为的形式化定义：
G＝(V,E,M,T)
V表示图中的节点集合，节点表行内客户，S表示一个交易子图，E表示图中的边集合，代表客户之间的交易关系，M代表交易的钱数，T表示交易发生的时间；
c.下一步我们引入扫描统计量来计算交易客户节点的可疑度，扫描统计量主要是指在网络环境下的一个数学变量，并且可以应用于检测一个子图上观测到的数据突然增加，其中观测到的数据表示在该子图S上每个节点的观测到的值；
使用经验P值，来建模数据的分布，该客户ν在时间T的经验P值pT(ν),如公式：



为每一个顶点赋值了一个经验P值，为了检测数据的异常，给出一个置信水平α(在实际应用中，往往取α＝0.15)；
d.进一步要在交易网络找到短暂的爆发和消亡区间：
一般非法集资会在短时间内进行集资行为，而且集资完成后会突然消失；
为了考虑上面描...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文凯，何东晓，武南南，孙越恒，潘林，王文俊，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12