一种交易风险识别方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种交易风险识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取交易网络图；对交易网络图进行社区划分，获取各社区的总节点数；选取节点的入度和出度均大于相应的预设阈值的节点，组成目标节点集合，预设阈值与节点所处社区的总节点数相关；在目标节点集合中，根据预设识别指标，识别存在交易风险的节点，预设识别指标用于表征节点存在的交易风险。采用本发明专利技术实施例的技术方案，可以解决反非法资金转移规则容易被学习且多包含专家的主观因素，容易发生识别错误或者疏漏的问题，有效提升交易风险的识别准确率。有效提升交易风险的识别准确率。有效提升交易风险的识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种交易风险识别方法、装置及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种交易风险识别方法、装置及系统。

技术介绍

[0002]互联网技术的发展既带来了便利，也带来了风险隐患。非法资金转移活动往往借助合法的金融网络清洗大笔黑钱，严重破坏了市场经济主体之间的自由竞争，对稳定的经济秩序带来负面影响。反非法资金转移技术通过对异常用户行为模式的分析，制定出相应策略，从而捕获可疑的资金聚集行为及转账关系网络，将可疑的非法资金转移用户加入黑名单体系。目前的反非法资金转移技术主要借助大数据处理开源框架，对数据进行实时分析、监控，以及离线的黑名单体系，从而识别出一些异常交易，对相关用户进行处置。
[0003]但是，绝大多数的反非法资金转移方式基于预设的反非法资金转移规则进行监测，一方面规则很容易被学习掌握，另一方面规则多包含专家的主观因素，因此容易发生识别错误或者疏漏的问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种交易风险识别方法、装置、设备及存储介质，用于解决反非法资金转移规则容易被学习且多包含专家的主观因素，容易发生识别错误或者疏漏的问题，可以有效提升交易风险的识别准确率。
[0005]为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
[0006]第一方面，提出了一种交易风险识别方法，包括：
[0007]获取交易网络图，其中，所述交易网络图中的节点用于表示账户，连接两个节点之间的边用于表示所述两个节点之间存在交易关系；
[0008]对所述交易网络图进行社区划分，获取各社区的总节点数；
[0009]选取节点的入度和出度均大于相应的预设阈值的节点，组成目标节点集合，所述预设阈值与所述节点所处社区的总节点数相关；
[0010]在所述目标节点集合中，根据预设识别指标，识别存在交易风险的节点，所述预设识别指标用于表征节点存在的交易风险。
[0011]第二方面，提出了一种交易风险识别装置，包括：
[0012]交易网络图获取单元，用于获取交易网络图，其中，所述交易网络图中的节点用于表示账户，连接两个节点之间的边用于表示所述两个节点之间存在交易关系；
[0013]社区划分单元，用于对所述交易网络图进行社区划分，获取各社区的总节点数；
[0014]目标节点集合生成单元，用于选取节点的入度和出度均大于相应的预设阈值的节点，组成目标节点集合，所述预设阈值与所述节点所处社区的总节点数相关；
[0015]交易风险识别单元，用于在所述目标节点集合中，根据预设识别指标，识别存在交易风险的节点，所述预设识别指标用于表征节点存在的交易风险。
[0016]第三方面，提出了一种交易风险识别系统，包括：
[0017]用户数据上链模块，用于将用户交易数据以及加密处理的用户身份数据上传至区块链；
[0018]区块链访问模块，用于从所述区块链中获取所述用户交易数据以及所述加密处理的用户身份数据；
[0019]数据入库模块，用于对所述加密处理的用户身份数据进行解密，得到解密后的用户身份数据，将所述用户交易数据以及所述解密后的用户身份数据存入关系型数据库；
[0020]数据可视化模块，用于根据所述用户交易数据以及所述解密后的用户身份数据，确定用户账号之间的交易关系并获取交易网络图；
[0021]交易风险识别模块，用于获取所述交易网络图，对所述交易网络图进行社区划分，获取各社区的总节点数；选取节点的入度和出度均大于相应的预设阈值的节点，组成目标节点集合，所述预设阈值与所述节点所处社区的总节点数相关；在所述目标节点集合中，根据预设识别指标，识别存在交易风险的节点。
[0022]第四方面，提出了一种电子设备，应用于应用服务端，该电子设备包括：
[0023]处理器；以及
[0024]被安排成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以下操作：
[0025]获取交易网络图，其中，所述交易网络图中的节点用于表示账户，连接两个节点之间的边用于表示所述两个节点之间存在交易关系；
[0026]对所述交易网络图进行社区划分，获取各社区的总节点数；
[0027]选取节点的入度和出度均大于相应的预设阈值的节点，组成目标节点集合，所述预设阈值与所述节点所处社区的总节点数相关；
[0028]在所述目标节点集合中，根据预设识别指标，识别存在交易风险的节点，所述预设识别指标用于表征节点存在的交易风险。
[0029]第五方面，提出了一种计算机可读存储介质，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包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：
[0030]获取交易网络图，其中，所述交易网络图中的节点用于表示账户，连接两个节点之间的边用于表示所述两个节点之间存在交易关系；
[0031]对所述交易网络图进行社区划分，获取各社区的总节点数；
[0032]选取节点的入度和出度均大于相应的预设阈值的节点，组成目标节点集合，所述预设阈值与所述节点所处社区的总节点数相关；
[0033]在所述目标节点集合中，根据预设识别指标，识别存在交易风险的节点，所述预设识别指标用于表征节点存在的交易风险。
[0034]由以上实施例提供的技术方案可见，通过对表征用户之间交易关系的交易网络图进行数据处理，根据交易网络图中的节点、边等条件进行筛选和交易风险节点的识别。相比采用预设反非法资金转移规则，本方案的识别依据为异常交易的客观特征，避免了识别规则被主动学习以及识别结果发生疏漏。另外，本方案还根据节点所处社区的总节点数确定预设阈值，根据节点的入度和出度是否均大于相应的预设阈值来对节点进行筛选，由于结合了节点所处社区的属性，因此，有效提升了交易风险识别方法的准确度。
附图说明
[0035]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：
[0036]图1是本说明书第一实施方式提供的交易风险识别方法的流程示意图。
[0037]图2a是本说明书第一实施方式提供的交易网络图的示意图。
[0038]图2b是一种集中转入关系的异常资金结构的示意图。
[0039]图2c是一种链式异常资金结构的示意图。
[0040]图3是本说明书第二实施方式提供的交易风险识别方法的流程示意图。
[0041]图4是本说明书第二实施方式提供的具体实施过程的数据流程图。
[0042]图5是本说明书第二实施方式提供的用户数据上链的流程示意图。
[0043]图6是本说明书第三实施方式提供的交易风险识别方法的具体实施过程示意图。
[0044]图7是本说明书第四实施方式提供的交易风险识别装置的模块示意图。
[0045]图8是本说明书第五实施方式提供的交易风险识别系统的模块示意图。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交易风险识别方法，其特征在于，包括：获取交易网络图，其中，所述交易网络图中的节点用于表示账户，连接两个节点之间的边用于表示所述两个节点之间存在交易关系；对所述交易网络图进行社区划分，获取各社区的总节点数；选取节点的入度和出度均大于相应的预设阈值的节点，组成目标节点集合，所述预设阈值与所述节点所处社区的总节点数相关；在所述目标节点集合中，根据预设识别指标，识别存在交易风险的节点，所述预设识别指标用于表征节点存在的交易风险。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设识别指标包括交易时间熵；所述根据预设识别指标，识别存在交易风险的节点，包括：将所述交易时间熵小于预设交易时间熵阈值的节点，识别为所述存在交易风险的节点。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述交易时间熵通过以下方法获得：获取预设时间段内所述节点的交易频次；根据预设时间段内发生交易的时间间隔以及所述交易频次，确定平均时间间隔，将所述平均时间间隔作为所述交易时间熵。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述交易网络图进行社区划分之前，还包括：过滤掉节点的入度和出度均为1，且交易关系仅发生在两个节点之间的节点。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取交易网络图，包括：从区块链中获取用户数据，所述用户数据包括用户交易数据以及加密处理的用户身份数据；对所述用户身份数据进行解密，得到解密后的用户身份数据；根据所述用户交易数据以及所述解密后的用户身份数据，获取所述交易网络图。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将识别到的所述存在交易风险的节点、与所述存在交易风险的节点存在异常交易关系的节点以及所述异常交易关系，组成异常资金结构，所述异常资金结构用于进行节点交易风险的筛选。7.一种交易风险识别装置，其特征在于，包括：交易网络图获取单...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋鸿鑫，刘晓娟，宁德金，
申请(专利权)人：微梦创科网络科技中国有限公司，
类型：发明
国别省市：