基于大数据和区块链的支付数据处理方法及云服务器技术

本发明专利技术是关于基于大数据和区块链的支付数据处理方法及云服务器，该方法能够对获取到的在线业务数据中的各个支付业务数据进行业务行为分析从而确定出业务标签集，然后通过业务标签集对支付业务数据进行聚类、数据校验结果的关联度的确定以及支付业务数据序列的合并，以实现支付业务数据列表的更新。这样可以根据更新之后的第二支付业务数据列表确定区块链支付设备的设备安全性。如此，通过利用业务标签集对支付业务数据进行聚类、数据校验等数据挖掘和分析，能够摒弃现有的忽略支付业务数据的安全性校验思路，从而基于支付业务数据层面对区块链支付设备进行全面、准确地设备安全性校验，使得设备安全性更加贴近于用户的实际支付业务情况。际支付业务情况。际支付业务情况。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据和区块链的支付数据处理方法及云服务器


[0001]本申请涉及大数据和区块链
，具体而言，涉及一种基于大数据和区块链的支付数据处理方法及云服务器。

技术介绍

[0002]互联网金融和在线支付的发展为线上支付业务提供了发展基础，近年来，线上支付业务蓬勃发展。伴随着区块链技术的不断优化，区块链也与线上支付深度融合，进而为支付方和收款方带来诸多便利，有效提高了支付效率。
[0003]然而，在实际应用时，虽然区块链支付能够确保交易不被篡改，但是如何确保区块链支付设备的设备安全性却是现目前急需解决的一个技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请的第一个方面公开了一种基于大数据和区块链的支付数据处理方法，包括：获取待处理的在线业务数据；对所述在线业务数据中各个支付业务数据依次进行业务行为分析，得到与每个支付业务数据对应的业务标签集，其中，所述业务标签集中包括所述支付业务数据的至少两个业务标签；根据所述业务标签集对所述在线业务数据中的全部支付业务数据进行聚类，得到第一支付业务数据列表，其中，所述第一支付业务数据列表中记录有所述在线业务数据中包含的多个支付环境分别对应的支付业务数据序列，每个支付业务数据序列中的首个支付业务数据为所述支付环境的关键支付业务数据；依次获取每个所述关键支付业务数据和位于所述关键支付业务数据之前的参考支付业务数据之间的数据校验结果的关联度；在所述数据校验结果的关联度达到设定条件的情况下，将所述关键支付业务数据所在第一支付环境中的支付业务数据序列，合并到所述参考支付业务数据所在第二支付环境中的支付业务数据序列中，以将所述第一支付业务数据列表更新为第二支付业务数据列表；按照所述第二支付业务数据列表对所述在线业务数据进行支付业务数据分析；根据所述在线业务数据对应的数据分析结果，确定与所述在线业务数据对应的至少两个区块链支付设备的设备安全性。
[0005]优选地，所述对所述在线业务数据中各个支付业务数据依次进行业务行为分析，得到与每个支付业务数据对应的业务标签集包括：依次将所述在线业务数据中的每个支付业务数据作为当前支付业务数据，以执行以下业务行为分析操作，直至遍历所述在线业务数据中的全部支付业务数据：将所述当前支付业务数据中各个支付业务节点数据映射至目标业务行为特征集中，以得到所述各个支付业务节点数据在所述目标业务行为特征集内各个节点类型数据的标签描述值，其中，所述目标业务行为特征集包括至少两个节点类型数据；根据所述各个支付业务节点数据的所述节
点类型数据的标签描述值，确定与所述当前支付业务数据匹配的所述业务标签集。
[0006]优选地，所述根据所述各个支付业务节点数据的所述节点类型数据的标签描述值，确定与所述当前支付业务数据匹配的所述业务标签集包括：获取所述各个支付业务节点数据的第x个节点类型数据的标签描述值所对应的实时标签，得到所述当前支付业务数据的第x个业务标签，其中，所述x为大于等于1，小于等于i的整数，所述i为所述目标业务行为特征集中所述节点类型数据的数量，所述i为正整数。
[0007]优选地，所述根据所述业务标签集对所述在线业务数据中的全部支付业务数据进行聚类，得到第一支付业务数据列表包括：获取所述业务标签集中各个业务标签的关联业务标签，将所述业务标签的关联业务标签作为与所述支付业务数据匹配的目标业务标签；依次比对相邻两个支付业务数据各自对应的目标业务标签，得到比对结果；根据所述比对结果对全部支付业务数据进行聚类，得到所述第一支付业务数据列表；其中，依次比对相邻两个支付业务数据各自对应的目标业务标签，得到比对结果包括：获取第y+1个支付业务数据的目标业务标签与第y个支付业务数据的目标业务标签的业务类别互斥度，其中，所述y为大于等于1，小于等于j-1的整数，所述j为所述在线业务数据中支付业务数据的数量；比对所述业务类别互斥度与相似度阈值，得到所述比对结果；所述根据所述比对结果对全部支付业务数据进行聚类，得到所述第一支付业务数据列表包括：在所述比对结果指示所述业务类别互斥度小于所述相似度阈值的情况下，确定所述第y+1个支付业务数据与所述第y个支付业务数据为同一个支付环境，则将所述第y+1个支付业务数据添加到所述第y个支付业务数据所在的支付业务数据序列中；在所述比对结果指示所述业务类别互斥度大于等于所述相似度阈值的情况下，确定所述第y+1个支付业务数据与所述第y个支付业务数据并非同一个支付环境，则为所述第y+1个支付业务数据创建新的支付业务数据序列。
[0008]优选地，所述依次获取每个所述关键支付业务数据和位于所述关键支付业务数据之前的参考支付业务数据之间的数据校验结果的关联度包括：获取所述关键支付业务数据的关键支付业务处理记录和所述参考支付业务数据的参考支付业务处理记录；获取所述关键支付业务处理记录与所述参考支付业务处理记录之间的处理记录重复率，其中，所述数据校验结果的关联度包括所述处理记录重复率；获取所述关键支付业务数据和所述参考支付业务数据中的有效业务数据；获取所述有效业务数据在所述关键支付业务数据中的第一业务优先级和所述有效业务数据在所述参考支付业务数据中的第二业务优先级，其中，所述数据校验结果的关联度包括所述第一业务优先级和所述第二业务优先级；其中，所述获取所述关键支付业务数据的关键支付业务处理记录和所述参考支付业务数据的参考支付业务处理记录包括：对所述关键支付业务数据和所述参考支付业务数据分别进行业务数据筛分，得到候选关键支付业务数据和候选参考支付业务数据；将所述候选关键支付业务数据输入预先训练完成的业务记录提取模型，以得到所述关
键支付业务处理记录，并将所述候选参考支付业务数据输入所述预先训练完成的业务记录提取模型，以得到所述参考支付业务处理记录，其中，所述预先训练完成的业务记录提取模型为利用多组样本业务数据对及对应的业务标签进行深度学习后所得到的用于生成业务记录的支付业务处理记录的神经网络，所述多组样本业务数据对中的每组样本业务数据对包括样本业务事件中第一样本支付环境中的第一个样本业务数据和第二样本支付环境的最后一个样本业务数据，所述第二样本支付环境与所述第一样本支付环境相邻且位于所述第一样本支付环境之前，所述业务标签包括所述第一个样本业务数据的支付环境标签及所述最后一个样本业务数据的支付环境标签；其中，在所述获取待处理的在线业务数据之前，还包括：获取多个所述样本业务事件，并提取每个所述样本业务事件中的所述多组样本业务数据对；将每组样本业务数据对作为当前组样本业务数据对，执行以下操作，直至达到所述预先训练完成的业务记录提取模型的预设指标条件：将所述当前组样本业务数据对中的所述第一样本支付环境中的第一个样本业务数据输入第一目标业务记录提取模型中，以得到第一支付业务处理记录，并将所述当前组样本业务数据对中的所述第二样本支付环境中的最后一个样本业务数据输入第二目标业务记录提取模型中，以得到第二支付业务处理记录，其中，所述预先训练完成的业务记录提取模型训练时使用两个相对应的训练网络拓扑，所述两个相对应的训练网络拓扑包括所述第一目标业务记录提取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据和区块链的支付数据处理方法，其特征在于，包括：获取待处理的所述在线业务数据；对所述在线业务数据中各个支付业务数据依次进行业务行为分析，得到与每个支付业务数据对应的业务标签集，其中，所述业务标签集中包括所述支付业务数据的至少两个业务标签；根据所述业务标签集对所述在线业务数据中的全部支付业务数据进行聚类，得到第一支付业务数据列表，其中，所述第一支付业务数据列表中记录有所述在线业务数据中包含的多个支付环境分别对应的支付业务数据序列，每个支付业务数据序列中的首个支付业务数据为所述支付环境的关键支付业务数据；依次获取每个所述关键支付业务数据和位于所述关键支付业务数据之前的参考支付业务数据之间的数据校验结果的关联度；在所述数据校验结果的关联度达到设定条件的情况下，将所述关键支付业务数据所在第一支付环境中的支付业务数据序列，合并到所述参考支付业务数据所在第二支付环境中的支付业务数据序列中，以将所述第一支付业务数据列表更新为第二支付业务数据列表；按照所述第二支付业务数据列表对所述在线业务数据进行支付业务数据分析；根据所述在线业务数据对应的数据分析结果，确定与所述在线业务数据对应的至少两个区块链支付设备的设备安全性。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述在线业务数据中各个支付业务数据依次进行业务行为分析，得到与每个支付业务数据对应的业务标签集包括：依次将所述在线业务数据中的每个支付业务数据作为当前支付业务数据，以执行以下业务行为分析操作，直至遍历所述在线业务数据中的全部支付业务数据：将所述当前支付业务数据中各个支付业务节点数据映射至目标业务行为特征集中，以得到所述各个支付业务节点数据在所述目标业务行为特征集内各个节点类型数据的标签描述值，其中，所述目标业务行为特征集包括至少两个节点类型数据；根据所述各个支付业务节点数据的所述节点类型数据的标签描述值，确定与所述当前支付业务数据匹配的所述业务标签集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个支付业务节点数据的所述节点类型数据的标签描述值，确定与所述当前支付业务数据匹配的所述业务标签集包括：获取所述各个支付业务节点数据的第x个节点类型数据的标签描述值所对应的实时标签，得到所述当前支付业务数据的第x个业务标签，其中，所述x为大于等于1，小于等于i的整数，所述i为所述目标业务行为特征集中所述节点类型数据的数量，所述i为正整数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务标签集对所述在线业务数据中的全部支付业务数据进行聚类，得到第一支付业务数据列表包括：获取所述业务标签集中各个业务标签的关联业务标签，将所述业务标签的关联业务标签作为与所述支付业务数据匹配的目标业务标签；依次比对相邻两个支付业务数据各自对应的目标业务标签，得到比对结果；根据所述比对结果对全部支付业务数据进行聚类，得到所述第一支付业务数据列表；其中，依次比对相邻两个支付业务数据各自对应的目标业务标签，得到比对结果包括：获取第y+1个支付业务数据的目标业务标签与第y个支付业务数据的目标业务标签的业务类别互斥度，其中，所述y为大于等于1，小于等于j-1的整数，所述j为所述在线业务数
据中支付业务数据的数量；比对所述业务类别互斥度与相似度阈值，得到所述比对结果；所述根据所述比对结果对全部支付业务数据进行聚类，得到所述第一支付业务数据列表包括：在所述比对结果指示所述业务类别互斥度小于所述相似度阈值的情况下，确定所述第y+1个支付业务数据与所述第y个支付业务数据为同一个支付环境，则将所述第y+1个支付业务数据添加到所述第y个支付业务数据所在的支付业务数据序列中；在所述比对结果指示所述业务类别互斥度大于等于所述相似度阈值的情况下，确定所述第y+1个支付业务数据与所述第y个支付业务数据并非同一个支付环境，则为所述第y+1个支付业务数据创建新的支付业务数据序列。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依次获取每个所述关键支付业务数据和位于所述关键支付业务数据之前的参考支付业务数据之间的数据校验结果的关联度包括：获取所述关键支付业务数据的关键支付业务处理记录和所述参考支付业务数据的参考支付业务处理记录；获取所述关键支付业务处理记录与所述参考支付业务处理记录之间的处理记录重复率，其中，所述数据校验结果的关联度包括所述处理记录重复率；获取所述关键支付业务数据和所述参考支付业务数据中的有效业务数据；获取所述有效业务数据在所述关键支付业务数据中的第一业务优先级和所述有效业务数据在所述参考支付业务数据中的第二业务优先级，其中，所述数据校验结果的关联度包括所述第一业务优先级和所述第二业务优先级；其中，所述获取所述关键支付业务数据的关键支付业务处理记录和所述参考支付业务数据的参考支付业务处理记录包括：对所述关键支付业务数据和所述参考支付业务数据分别进行业务数据筛分，得到候选关键支付业务数据和候选参考支付业务数据；将所述候选关键支付业务数据输入预先训练完成的业务记录提取模型，以得到所述关键支付业务处理记录，并将所述候选参考支付业务数据输入所述预先训练完成的业务记录提取模型，以得到所述参考支付业务处理记录，其中，所述预先训练完成的业务记录提取模型为利用多组样本业务数据对及对应的业务标签进行深度学习后所得到的用于生成业务记录的支付业务处理记录的神经网络，所述多组样本业务数据对中的每组样本业务数据对包括样本业务事件中第一样本支付环境中的第一个样本业务数据和第二样本支付环境的最后一个样本业务数据，所述第二样本支付环境与所述第一样本支付环境相邻且位于所述第一样本支付环境之前，所述业务标签包括所述第一个样本业务数据的支付环境标签及所述最后一个样本业务数据的支付环境标签；其中，在所述获取待处理的在线业务数据之前，还包括：获取多个所述样本业务事件，并提取每个所述样本业务事件中的所述多组样本业务数据对；将每组样本业务数据对作为当前组样本业务数据对，执行以下操作，直至达到所述预先训练完成的业务记录提取模型的预设指标条件：将所述当前组样本业务数据对中的所述第一样本支付环境中的第一个样本业务数据
输入第一目标业务记录提取模型中，以得到第一支付业务处理记录，并将所述当前组样本业务数据对中的所述第二样本支付环境中的最后一个样本业务数据输入第二目标业务记录提取模型中，以得到第二支付业务处理记录，其中，所述预先训练完成的业务记录提取模型训练时使用两个相对应的训练网络拓扑，所述两个相对应的训练网络拓扑包括所述第一目标业务记录提取模型和所述第二目标业务记录提取模型，且所述第一目标业务记录提取模型和所述第二目标业务记录提取模型共享训练样本和训练权重值；获取所述第一支付业...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈敏，
申请(专利权)人：陈敏，
类型：发明
国别省市：