基于关联用户预测用户风险的方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本申请提供一种基于关联用户预测用户风险的方法，通过在对第一属性特征缺失的用户进行业务数据处理时，确定以第二属性特征与待预测用户相关联的关联用户，获取关联用户的第一属性特征，利用关联用户的第一属性特征预测待预测用户的第一属性特征，基于待预测用户的第一属性特征和第二属性特征预测待预测用户的风险，进而对待预测用户进行业务数据处理，由于关联用户通过第二属性特征与待预测用户相关联，因此，二者在第一属性特征上也存在某种关联，利用关联用户的第一属性特征便可以预测待预测用户的第一属性特征，进而结合预测到的该缺失特征进行风险预测和业务数据的处理，解决预测用户风险的特征不齐全的问题。

Methods, devices and electronic devices for predicting user risk based on associated users

【技术实现步骤摘要】
基于关联用户预测用户风险的方法、装置和电子设备
本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种基于关联用户预测用户风险的方法、装置和电子设备。
技术介绍
对进件(提交数据)用户进行业务数据处理的过程中(比如额度授信、资格评审等),往往需要对用户进行风险评估。在对用户进行风险评估的过程中，通常需要用户提交的数据或者从第三方平台获取用户的数据，以这些数据作为用户特征进行风险评估。然而，现实场景中，往往存在特征缺失的情况，比如，进件渠道的原因使进件的数据不完整，或者由于政策变动无法从第三方平台(比如人民银行)中获取用户数据，这时，只根据以该用户的进件数据进行风险评估存在的特征不齐全的问题。
技术实现思路
本说明书实施例提供一种基于关联用户预测用户风险的方法、装置和电子设备，用以解决现有技术中对用户进行业务数据处理时用于预测用户风险的特征不齐全的问题。本申请提供一种基于关联用户预测用户风险的方法，包括:确定待预测用户的关联用户，所述待预测用户为第一属性特征缺失的用户，所述关联用户通过第二属性特征与所述待预测用户相关联；获取所述关联用户的第一属性特征，利用所述关联用户的第一属性特征预测所述待预测用户的第一属性特征；基于所述待预测用户的第一属性特征和第二属性特征预测所述待预测用户的风险；基于预测的风险对所述待预测用户进行业务数据处理。可选地，在所述确定待预测用户的关联用户之前，还包括：构建关系图谱，包括:获取多个进件用户的多种属性的特征；基于所述进件用户的特征将进件用户相关联，形成关系图谱；所述确定待预测用户的关联用户，包括：确定所述待预测用户在所述关系图谱中的关联用户。可选地，所述基于所述进件用户的特征将进件用户相关联，包括：将特征值位于同一风险层级的多个进件用户相关联；所述确定待预测用户的关联用户，包括：确定与所述待评估用户的第二属性特征位于同一风险层级的关联用户。可选地，所述基于所述待预测用户的第一属性特征和第二属性特征预测所述待预测用户的风险，包括：基于特征的属性为所述待预测用户各属性的特征设置权重；基于所述待预测用户的第一属性特征和第二属性特征及权重预测所述待预测用户的风险类别。可选地，所述基于特征的属性为所述待预测用户各属性的特征设置权重，包括:若第一属性特征和第二属性特征中具有外部风险类特征，则增大所述外部风险类特征的权重。可选地，所述构建关系图谱，还包括：在所述待预测用户的第二属性特征变化时，更新所述关系图谱。可选地，所述风险层级包括消费类风险层级、收入类风险层级和自身属性类风险层级中的至少一个。可选地，所述确定待预测用户的关联用户，还包括：获取与所述待预测用户具有间接关联的关联用户；所述利用所述关联用户的第一属性特征预测所述待预测用户的第一属性特征，包括:利用直接关联的关联用户的间接关联的关联用户的第一属性特征预测所述待预测用户的第一属性特征。本说明书实施例还提供一种基于关联用户预测用户风险的装置，其特征在于，包括:关联模块，确定待预测用户的关联用户，所述待预测用户为第一属性特征缺失的用户，所述关联用户通过第二属性特征与所述待预测用户相关联；缺失特征预测模块，获取所述关联用户的第一属性特征，利用所述关联用户的第一属性特征预测所述待预测用户的第一属性特征；风险预测模块，基于所述待预测用户的第一属性特征和第二属性特征预测所述待预测用户的风险；处理模块，基于预测的风险对所述待预测用户进行业务数据处理。可选地，所述关联模块，还用于：构建关系图谱，包括:获取多个进件用户的多种属性的特征；基于所述进件用户的特征将进件用户相关联，形成关系图谱；所述确定待预测用户的关联用户，包括：确定所述待预测用户在所述关系图谱中的关联用户。可选地，所述基于所述进件用户的特征将进件用户相关联，包括：将特征值位于同一风险层级的多个进件用户相关联；所述确定待预测用户的关联用户，包括：确定与所述待评估用户的第二属性特征位于同一风险层级的关联用户。可选地，所述基于所述待预测用户的第一属性特征和第二属性特征预测所述待预测用户的风险，包括：基于特征的属性为所述待预测用户各属性的特征设置权重；基于所述待预测用户的第一属性特征和第二属性特征及权重预测所述待预测用户的风险类别。可选地，所述基于特征的属性为所述待预测用户各属性的特征设置权重，包括:若第一属性特征和第二属性特征中具有外部风险类特征，则增大所述外部风险类特征的权重。可选地，所述关联模块，还用于：在所述待预测用户的第二属性特征变化时，更新所述关系图谱。可选地，所述风险层级包括消费类风险层级、收入类风险层级和自身属性类风险层级中的至少一个。可选地，所述关联模块，还用于：获取与所述待预测用户具有间接关联的关联用户；所述缺失特征预测模块，还用于:利用直接关联的关联用户的间接关联的关联用户的第一属性特征预测所述待预测用户的第一属性特征。本申请还提供一种电子设备，其中，该电子设备包括：处理器；以及，存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述任一项方法。本申请还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述任一项方法。本说明书中的各实施例通过在对第一属性特征缺失的用户进行业务数据处理时，确定以第二属性特征与待预测用户相关联的关联用户，获取关联用户的第一属性特征，利用关联用户的第一属性特征预测待预测用户的第一属性特征，基于待预测用户的第一属性特征和第二属性特征预测待预测用户的风险，进而对待预测用户进行业务数据处理，由于关联用户通过第二属性特征与待预测用户相关联，因此，二者在第一属性特征上也存在某种关联，利用关联用户的第一属性特征便可以预测待预测用户的第一属性特征，进而结合预测到的该缺失特征进行风险预测和业务数据的处理，解决预测用户风险的特征不齐全的问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本说明书实施例提供的一种基于关联用户预测用户风险的方法的原理示意图；图2为本说明书实施例提供的一种基于关联用户预测用户风险的装置的结构示意图；图3为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图；图4为本说明书实施例提供的一种计算机可读介质的原理示意图。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述本专利技术的示例性实施例。然而，示例性实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为本专利技术仅限于在此本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于关联用户预测用户风险的方法，其特征在于，包括:/n确定待预测用户的关联用户，所述待预测用户为第一属性特征缺失的用户，所述关联用户通过第二属性特征与所述待预测用户相关联；/n获取所述关联用户的第一属性特征，利用所述关联用户的第一属性特征预测所述待预测用户的第一属性特征；/n基于所述待预测用户的第一属性特征和第二属性特征预测所述待预测用户的风险；/n基于预测的风险对所述用户进行业务数据处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于关联用户预测用户风险的方法，其特征在于，包括:
确定待预测用户的关联用户，所述待预测用户为第一属性特征缺失的用户，所述关联用户通过第二属性特征与所述待预测用户相关联；
获取所述关联用户的第一属性特征，利用所述关联用户的第一属性特征预测所述待预测用户的第一属性特征；
基于所述待预测用户的第一属性特征和第二属性特征预测所述待预测用户的风险；
基于预测的风险对所述用户进行业务数据处理。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定待预测用户的关联用户之前，还包括：构建关系图谱，包括:
获取多个进件用户的多种属性的特征；
基于所述进件用户的特征将进件用户相关联，形成关系图谱；
所述确定待预测用户的关联用户，包括：
确定所述待预测用户在所述关系图谱中的关联用户。


3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述进件用户的特征将进件用户相关联，包括：
将特征值位于同一风险层级的多个进件用户相关联；
所述确定待预测用户的关联用户，包括：
确定与所述待评估用户的第二属性特征位于同一风险层级的关联用户。


4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述待预测用户的第一属性特征和第二属性特征预测所述待预测用户的风险，包括：
基于特征的属性为所述待预测用户各属性的特征设置权重；
基于所述待预测用户的第一属性特征和第二属性特征及权重预测所述待预测用户的风险类别。


5.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜欣，
申请(专利权)人：上海淇玥信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31