一种可疑社团的发现方法和装置、存储介质及计算机设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种可疑社团的发现方法和装置、存储介质及计算机设备，用于提高可疑社团的发现质量和发现效率。本申请实施例提供一种可疑社团的发现方法，包括：根据多个账户之间的交易快照构建有向含权网络，有向含权网络中的每个节点对应于多个账户的一个账户，连接两个节点的边用于指示与两个节点关联的账户之间发生交易事件，边的方向指示交易事件的执行方向；根据有向含权网络获取到社团序列，社团序列包括：从有相含权网络中提取出的多个社团，其中，每个社团中包括有多个节点以及连接两个节点的边；从社团序列中获取任意两个社团的相似性参数，并将相似性参数超过相似性阈值的至少两个社团确定为可疑社团。

【技术实现步骤摘要】
一种可疑社团的发现方法和装置、存储介质及计算机设备
本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及一种可疑社团的发现方法和装置、存储介质及计算机设备。
技术介绍
在当前的社交支付场景下很多用户之间存在交易行为，在多个用户之间的交易行为中存在多种类型的可疑社团，例如典型的可疑社团包括：进行刷单、赌博、传销、借贷和欺诈的各类社团。为了保证打击准确率，一般的打击流程包括三个步骤：发现可疑社团、搜寻可靠证据、打击可疑社团。在目前发现可疑社团的方案中，可以分为无监督的可疑社团发现算法和有监督的可疑社团发现算法。首先介绍无监督的可疑社团发现算法，例如通过用户申请小微贷款的设备指纹、登录地址、注册邮箱等信息关联申请人，然后通过寻找连通分支，并计算分支的诸如年龄分布、性别分布等社团可疑特征，从而可以判定社团是否存在团伙欺诈的嫌疑。接下来介绍有监督的可疑社团发现算法，例如根据已记录的欺诈账号作为标签，来标记包含欺诈账号的社团为可疑社团，这种方案需要预先记录是否属于欺诈账号。对于上述的无监督的可疑社团发现算法，可疑社团的判定依赖于社团可疑特征的计算，而社团可疑特征依赖于具体场景下的业务经验，如根据年龄、性别的异常发现可疑的借贷社团。而对于不同的可疑类型，需要制定不同的可疑度计算方法；对于尚未发现的风险类型，由于缺乏相关的业务经验，这类方法无法准确发现可疑社团。另外，无监督的可疑社团发现算法还存在发现的社团质量往往较低的问题，在社交支付场景下，挖掘出的社团量级至少是百万级，因此即便对其中的1％进行人工寻证，也需要投入大量的人力。对于上述的有监督的可疑社团发现算法，由于记录的欺诈账号作为标签的覆盖率低，只能关联出少量的可疑社团，存在发现可疑社团效率低的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种可疑社团的发现方法和装置、存储介质及计算机设备，用于提高可疑社团的发现质量和发现效率。本申请实施例提供以下技术方案：一方面，本申请实施例提供一种可疑社团的发现方法，包括：根据多个账户之间的交易快照构建有向含权网络，所述有向含权网络中的每个节点对应于所述多个账户的一个账户，连接两个节点的边用于指示与所述两个节点关联的账户之间发生交易事件，所述边的方向指示所述交易事件的执行方向；根据所述有向含权网络获取到社团序列，所述社团序列包括：从所述有相含权网络中提取出的多个社团，其中，每个所述社团中包括有多个节点以及连接两个节点的边；从所述社团序列中获取任意两个社团的相似性参数，并将所述相似性参数超过相似性阈值的至少两个社团确定为可疑社团。一方面，本申请实施例还提供一种可疑社团的发现装置，包括：网络构建模块，用于根据多个账户之间的交易快照构建有向含权网络，所述有向含权网络中的每个节点对应于所述多个账户的一个账户，连接两个节点的边用于指示与所述两个节点关联的账户之间发生交易事件，所述边的方向指示所述交易事件的执行方向；社团序列生成模块，用于根据所述有向含权网络获取到社团序列，所述社团序列包括：从所述有相含权网络中提取出的多个社团，其中，每个所述社团中包括有多个节点以及连接两个节点的边；可疑社团发现模块，用于从所述社团序列中获取任意两个社团的相似性参数，并将所述相似性参数超过相似性阈值的至少两个社团确定为可疑社团。在前述方面中，可疑社团的发现装置的组成模块还可以执行前述一方面以及各种可能的实现方式中所描述的步骤，详见前述对前述一方面以及各种可能的实现方式中的说明。一方面，本申请实施例提供一种计算机设备，该计算机设备包括：处理器、存储器；存储器用于存储指令；处理器用于执行存储器中的指令，使得计算机设备执行如前述一方面中任一项的方法。一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面所述的方法。在本申请实施例中，首先根据多个账户之间的交易快照构建有向含权网络，有向含权网络中的每个节点对应于多个账户的一个账户，连接两个节点的边用于指示与两个节点关联的账户之间发生交易事件，边的方向指示交易事件的执行方向，然后根据有向含权网络获取到社团序列，社团序列包括：从有相含权网络中提取出的多个社团，其中，每个社团中包括有多个节点以及连接两个节点的边，最后从社团序列中获取任意两个社团的相似性参数，并将相似性参数超过相似性阈值的至少两个社团确定为可疑社团。由于本申请实施例中可以基于有相含权网络生成社团序列，只需要使用该社团序列获取社团之间的相似性参数，通过相似性参数与相似性阈值的大小关系就可以识别出可疑社团，本申请实施例中属于无监督的可疑社团发现算法，通过相似性参数超过相似性阈值的方式来识别两个社团属于可疑社团，不需要预先提取可疑社团的特征，不依赖于具体类型的可疑社团，也不需要使用账号的标签信息，从而可以识别未知风险类型的可疑社团，提高了可疑社团的发现效率；另外通过相似性参数超过相似性阈值的方式来识别两个社团属于可疑社团，主要两个社团的相似性参数超过了该相似性阈值，即符合成为可疑社团的条件，因此提高了可疑社团的发现质量。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请实施例的一些实施例，对于本领域的技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1a为本申请实施例提供的一种可疑社团的发现方法应用的交易场景示意图；图1b为本申请实施例提供的一种可疑社团的发现方法的流程方框示意图；图2为本申请实施例提供的社团序列的一种应用场景示意图；图3a为本申请实施例提供的可疑交易模式为星型模式的一种应用场景示意图；图3b为本申请实施例提供的可疑交易模式为星型模式的一种应用场景示意图；图4a为本申请实施例提供的可疑交易模式为近似团模式的一种应用场景示意图；图4b为本申请实施例提供的可疑交易模式为近似团模式的一种应用场景示意图；图4c为本申请实施例提供的可疑交易模式为近似团模式的一种应用场景示意图；图5为本申请实施例提供的另一种可疑社团的发现方法的流程方框示意图；图6为本申请实施例中根据任意两个社团之间的共有节点个数计算任意两个社团的相似性参数的示意图；图7a为本申请实施例中采用近似团模式的房卡赌博社团的实例图；图7b为本申请实施例中采用近似团模式的房卡赌博社团的实例图；图8a为本申请实施例中采用近似团模式的房卡赌博社团的实例图；图8b为本申请实施例中采用近似团模式的房卡赌博社团的实例图；图9a为本申请实施例中采用星型模式的上下分赌博社团的实例图；图9b为本申请实施例中采用星型模式的上下分赌博社团的实例图；图10a本申请实施例提供的一种可疑社团的发现装置的组成结构示意图；图10b本申请实施例提供的一种可疑社团的发现装置的组成结构示意图；图11本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种可疑社团的发现方法，其特征在于，包括：/n根据多个账户之间的交易快照构建有向含权网络，所述有向含权网络中的每个节点对应于所述多个账户的一个账户，连接两个节点的边用于指示与所述两个节点关联的账户之间发生交易事件，所述边的方向指示所述交易事件的执行方向；/n根据所述有向含权网络获取到社团序列，所述社团序列包括：从所述有相含权网络中提取出的多个社团，其中，每个所述社团中包括有多个节点以及连接两个节点的边；/n从所述社团序列中获取任意两个社团的相似性参数，并将所述相似性参数超过相似性阈值的至少两个社团确定为可疑社团。/n

【技术特征摘要】
1.一种可疑社团的发现方法，其特征在于，包括：
根据多个账户之间的交易快照构建有向含权网络，所述有向含权网络中的每个节点对应于所述多个账户的一个账户，连接两个节点的边用于指示与所述两个节点关联的账户之间发生交易事件，所述边的方向指示所述交易事件的执行方向；
根据所述有向含权网络获取到社团序列，所述社团序列包括：从所述有相含权网络中提取出的多个社团，其中，每个所述社团中包括有多个节点以及连接两个节点的边；
从所述社团序列中获取任意两个社团的相似性参数，并将所述相似性参数超过相似性阈值的至少两个社团确定为可疑社团。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个账户之间的交易快照构建有向含权网络之前，所述方法还包括：
根据预设的起始时间和终止时间从动态网络中截取出多个交易快照，所述动态网络中包括有所述多个账户之间的历史交易信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多个账户之间的交易快照构建有向含权网络，包括：
针对所述多个交易快照中每个交易快照提取出节点数据、边数据和权重数据，所述节点数据包括：所述多个账户分别对应的节点，所述边数据包括：连接所述节点数据中两个节点的边，所述权重数据包括：所述边数据中边的权重，所述权重根据两个节点分别关联的账户之间的交易金额确定；
根据所述每个交易快照中的节点数据、边数据和权重数据生成所述有向含权网络。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述有向含权网络获取到社团序列，包括：
根据所述有向含权网络中的节点数据、边数据和权重数据构建关系矩阵，所述关系矩阵包括：所述节点数据中的任意两个节点之间的权重；
根据所述节点数据中每个节点的权重总和以及所述关系矩阵获取社团的模块度；
根据所述模块度的取值大小从所述有向含权网络中提取出多个社团，所述多个社团构成所述社团序列。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述社团序列中获取任意两个社团的相似性参数，包括：
根据所述任意两个社团之间的共有节点个数计算所述任意两个社团的相似性参数。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述任意两个社团之间的共有节点个数计算所述任意两个社团的相似性参数，包括：
从所述社团序列中选择具有最多节点个数的社团作为第一社团，以及选择所述社团序列中除所述第一社团之外的任意一个社团作为第二社团；
获取所述第一社团和所述第二社团之间的共有节点个数；
获取所述共有节点个数除以所述第二社团包括的节点个数得到的结果,作为所述第一社团和所述第二社团的相似性参数。


7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述可疑社团具有稳定的网络结构，所述稳定的网络结构是指...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖葭凯，赵强，吴鸣，
申请(专利权)人：财付通支付科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44