业务数据的处理方法、装置和服务器制造方法及图纸

本说明书提供了业务数据的处理方法、装置和服务器。在一个实施例中，该业务数据的处理方法，通过先获取并根据目标业务数据，以及与目标业务数据相关的多维度的关联数据，建立针对目标业务数据的关系属性数据；再利用包含有多种风险场景的关系属性数据的预设的风险场景知识库，根据上述目标业务数据的关系属性数据，确定出目标业务数据是否存在风险，以及目标业务数据所属的具体风险场景。从而能够较为准确、全面地识别出多种不同风险场景中存在风险的业务数据。

【技术实现步骤摘要】
业务数据的处理方法、装置和服务器
本说明书属于互联网
，尤其涉及业务数据的处理方法、装置和服务器。
技术介绍
在不同的网络业务处理场景中，常常存在许多违规者通过某些具有风险的业务数据，实施违规行为，以获取利益，并对其他用户的权益造成损害。因此，亟需一种能够较为准确、全面地识别出不同风险场景中存在风险的业务数据的方法。
技术实现思路
本说明书提供了一种业务数据的处理方法、装置和服务器，以能较为准确、全面地识别出多种不同风险场景中存在风险的业务数据。本说明书提供的一种业务数据的处理方法、装置和服务器是这样实现的：一种业务数据的处理方法，包括：获取目标业务数据，以及与目标业务数据相关的关联数据；根据所述目标业务数据、所述关联数据，建立针对目标业务数据的关系属性数据；根据预设的风险场景知识库，和目标业务数据的关系属性数据，确定所述目标业务数据是否存在风险，以及目标业务数据所属的风险场景，其中，所述预设的风险场景知识库包含有多种风险场景的关系属性数据。一种业务数据的处理装置，包括：获取模块，用于获本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种业务数据的处理方法，包括：/n获取目标业务数据，以及与目标业务数据相关的关联数据；/n根据所述目标业务数据、所述关联数据，建立针对目标业务数据的关系属性数据；/n根据预设的风险场景知识库，和目标业务数据的关系属性数据，确定所述目标业务数据是否存在风险，以及目标业务数据所属的风险场景，其中，所述预设的风险场景知识库包含有多种风险场景的关系属性数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种业务数据的处理方法，包括：
获取目标业务数据，以及与目标业务数据相关的关联数据；
根据所述目标业务数据、所述关联数据，建立针对目标业务数据的关系属性数据；
根据预设的风险场景知识库，和目标业务数据的关系属性数据，确定所述目标业务数据是否存在风险，以及目标业务数据所属的风险场景，其中，所述预设的风险场景知识库包含有多种风险场景的关系属性数据。


2.根据权利要求1所述的方法，获取与目标业务数据相关的关联数据，包括：
确定目标业务数据的发起方、接收方，以及目标业务数据的数据环境；
采集与所述发起方、接收方，和/或数据环境相关的特征数据，作为所述关联数据。


3.根据权利要求2所述的方法，采集与所述发起方、接收方相关的特征数据，包括：
采集发起方的通讯录、转账记录，和/或发起方的用户属性信息作为与所述发起方相关的特征数据；
采集接收方的通讯录、转账记录，和/或接收方的用户属性信息作为与所述接收方相关的特征数据。


4.根据权利要求2所述的方法，采集与数据环境相关的特征数据，包括：
确定发起方发起目标业务数据时使用的第一介质设备，以及接收方接收目标业务数据时使用的第二介质设备；
获取第一介质设备的使用记录、第二介质设备的使用记录；
根据所述第一介质设备的使用记录、第二介质设备的使用记录，确定出所述目标业务数据的发起地址、发起目标业务数据的网络特征、目标业务数据的接收地址、接收目标业务数据的网络特征、第一介质设备的使用特征、第二介质设备的使用特征；
将所述目标业务数据的发起地址、发起目标业务数据的网络特征、目标业务数据的接收地址、接收目标业务数据的网络特征、第一介质设备的使用特征、第二介质设备的使用特征中的一种或多种作为所述与数据环境相关的特征数据。


5.根据权利要求1所述的方法，根据所述目标业务数据、所述关联数据，建立针对目标业务数据的关系属性数据，包括：
根据所述目标业务数据、所述关联数据，确定目标业务数据多个维度类型的关系特征；
根据所述目标业务数据多个维度类型的关系特征，建立对应的多个关系元素组，作为目标业务数据的关系属性数据，其中，所述关系元素组通过所包含的源节点元素、终节点元素和边属性元素描述所对应的一个维度类型的关系特征。


6.根据权利要求5所述的方法，所述维度类型包括以下至少之一：交易维度、介质设备维度、行为维度、社交维度。


7.根据权利要求1所述的方法，根据预设的风险场景知识库，和目标业务数据的关系属性数据，确定所述目标业务数据是否存在风险，以及目标业务数据所属的风险场景，包括：
根据预设的风险场景知识库，确定目标业务数据的关系属性数据与多种风险场景的匹配度；
根据目标业务数据的关系属性数据与多种风险场景的匹配度的数值排序，确定出目标业务数据的所属的风险场景；
根据目标业务数据与所属的风险场景的匹配度，与预设的匹配度阈值之间的大小关系，确定所述目标业务数据是否存在风险。


8.根据权利要求7所述的方法，根据预设的风险场景知识库，确定目标业务数据的关系属性数据与多种风险场景的匹配度，包括：
根据预设的风险场景知识库，分别计算目标业务数据的关系属性数据与多种风险场景中各种风险场景所对应的关系属性数据之间的特征距离，作为目标业务数据的关系属性数据与多种风险场景的匹配度。


9.根据权利要求1所述的方法，所述预设的风险场景知识库按照以下方式建立：
获取多种风险场景中存在风险的业务数据作为样本数据；
获取与样本数据相关的关联数据；
分别对各种风险场景中的样本数据和关联数据进行多维度类型的聚类处理，以建立得到对应各种风险场景的关系属性数据。


10.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
间隔预设时间段，获取被召回的业务数据；
获取与被召回的业务数据相关的关联数据，和扩展数据；
对所述被召回的业务数据，以及被召回的业务数据的关联数据、扩展数据进行特征挖掘；
根据特征挖掘结果，建立更新的关系属性数据；
利用所述更新的关系属性数据，更新预设的风险场景知识库。


11.一种业务数据的处理装置，包括：
获取模块，用于获取目标业务数据，以及与目标业务数据相关的关联数据；
建立模块，用于根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王经宇，熊涛，周庆岳，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33