一种基于联邦团渗透的银行客户群体挖掘方法技术

本发明专利技术涉及一种基于联邦团渗透的银行客户群体挖掘方法。协调端(Coordinator)表示数据聚合方。包括如下步骤：各银行端之间基于客户网络进行隐私保护求交集得到重叠客户；各银行端分别计算客户局部相似度矩阵，并使用同态加密技术加密矩阵，并发送给协调端；协调端聚合局部相似度矩阵，得到加密的全局相似度矩阵，并发送给各银行端；各银行端在由重叠客户组成的重叠客户网络上发现所有的k团，得到k团集合；各银行端根据解密的全局相似度矩阵和k团集合在重叠客户网络上进行k团渗透；各银行端根据k团渗透结果划分银行客户群体，输出银行客户群体挖掘结构。本发明专利技术可以在保护银行客户数据隐私的情况下，联合多个银行的客户信息提高银行客户群体挖掘的精确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于联邦团渗透的银行客户群体挖掘方法
本专利技术涉及联邦学习
，特别一种基于联邦团渗透的银行客户群体挖掘方法。
技术介绍
银行需要了解客户行为，围绕客户需求进行价值挖掘，同时，这也意味着银行需要获取更多的客户信息，以实现精准分析。近几年，互联网隐私泄露事件层出不穷，与此同时，隐私泄露事件引起了越来越多用户的关注，政府也越来越注重网络安全。欧盟于2018年颁布了《通用保护条例》(GDPR)保护用户的数据隐私，中国、美国等许多国家也相继制定和完善了一系列隐私保护法规，处罚隐私泄露行为。联邦学习(federatedlearning)是Google提出的去中心化的，隐私保护分布式机器学习框架，其以去中心化的分布式计算支持大规模数据的分布式并行处理，通过本地计算与加密传输保证银行端的秘密数据不在计算过程中泄露。研究基于联邦团渗透的银行客户群体挖掘方法具有重要价值。在保护银行客户的数据隐私的同时，联合多个银行的客户信息对银行客户群体进行挖掘，既不违反隐私保护法律规定，也能充分利用银行拥有的客户数据，更准确地帮助其挖掘银行客户群体，进而，可以建立高本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于联邦团渗透的银行客户群体挖掘方法，其特征在于，提供一种系统，该系统包括银行端重叠客户识别模块、银行端客户相似度计算模块、协调端客户相似度聚合模块、银行端客户网络k团发现模块、银行端客户网络k团渗透模块和银行端客户群体划分模块；该系统按如下步骤进行银行客户群体挖掘：/n步骤S1、所述银行端重叠客户识别模块在各银行端P

【技术特征摘要】
1.一种基于联邦团渗透的银行客户群体挖掘方法，其特征在于，提供一种系统，该系统包括银行端重叠客户识别模块、银行端客户相似度计算模块、协调端客户相似度聚合模块、银行端客户网络k团发现模块、银行端客户网络k团渗透模块和银行端客户群体划分模块；该系统按如下步骤进行银行客户群体挖掘：
步骤S1、所述银行端重叠客户识别模块在各银行端Ph分别读取银行客户网络G(V,E,R,A)，其中V表示客户集，E表示边集，R表示特征集合，A是客户特征矩阵；随机选择一个银行端生成RSA加密算法秘钥对，并发送RSA公钥给其他所有银行端；所选银行端使用RSA公钥加密客户ID，分别与其他银行端使用RSA公钥加密的客户ID计算交集；所选银行端对得到的交集点求公共交集得到重叠客户集，并将重叠客户集发送到其他银行端，各银行端Ph得到公共重叠客户集Xh；
步骤S2、所述银行端客户相似度计算模块随机选择一个银行端生成同态加密算法的秘钥对，并发送秘钥对给其他所有银行端；银行端Ph计算客户特征矩阵Ah的维度|ah|，使用同态加密算法公钥对|ah|进行加密，并发送给协调端；其中，ah是客户的特征向量，协调端是数据聚合方，聚合Ph发送的加密数据；协调端接收各银行端Ph发送的加密客户特征矩阵维度|ah|，对加密状态的|ah|进行相加得到全局客户特征矩阵维度，并将全局客户特征矩阵维度发送给各银行端Ph；各银行端Ph使用同态加密算法私钥解密全局客户特征矩阵维度，根据全局客户特征矩阵维度和客户特征矩阵Ah计算重叠客户之间的局部相似度，得到重叠客户的局部相似度矩阵Sh；各银行端Ph使用同态加密算法公钥加密Sh，并发送Sh到协调端；
步骤S3、所述协调端客户相似度聚合模块在协调端接收各银行端Ph发送的客户局部相似度矩阵Sh；协调端对加密状态的Sh进行相加得到加密的客户全局相似度矩阵，并将全局相似度矩阵发送给各银行端Ph；
步骤S4、所述银行端客户网络k团发现模块在各银行端Ph由重叠客户组成的重叠客户网络上发现所有的k团，得到k团集合；
步骤S5、所述银行端客户网络k团渗透模块在各银行端Ph使用同态加密算法私钥解密协调端发送过来的客户全局相似度矩阵；各银行端Ph根据解密的全局相似度矩阵和k团集合进行k团渗透，得到团图
步骤S6、所述银行客户群体划分模块分别计算各银行端Ph的团图的连通分支，每一个连通分支内的节点集合即为一个银行客户群体，连通分支集合即为所述银行客户网络G上重叠客户Xh的群体划分C；输出最终银行客户网络的群体划分结果C。


2.根据权利要求1所述的一种基于联邦团渗透的银行客户群体挖掘方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括如下步骤：
步骤S11、随机选择一个银行端Pi(i∈h)生成RSA秘钥对，并将RSA公钥发送到其他银行端Pj(j∈h∩j≠i)；
步骤S12、银行端Pi用RSA公钥加密银行客户网络Gi的客户Vi，在隐私保护下分别与其他银行端Pj求交集，并用RSA私钥解密解密得到Xi,j；
步骤S13、银行端Pi对得到的交集客户Xi,j求共同交集客户，得到重叠客户集Xi＝∪{Xi,j}；
步骤S14、银行端Pi发送重叠客户集Xi到其他银行端Pj，所有银行端Ph得到重叠客户集Xh＝Xi。


3.根据权利要求2所述的一种基于联邦团渗透的银行客户群体挖掘方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括如下步骤：
步骤S21、银行端Pi生成同态加密算法秘钥对，并将秘钥对发送到其他银行端Pj；
步骤S22、各银行端Ph计算客户特征矩阵Ah的维度|ah|，使用同态加密算法的公钥加...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭昆，魏明洋，郭文忠，刘西蒙，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建;35