交易关系图谱处理方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种交易关系图谱处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：将目标交易关系图谱与多个参考异常图谱进行图谱结构匹配，确定与多个参考异常图谱匹配的多个子图谱；确定每一子图谱与参考异常图谱的第一相似度、第二相似度；确定每一子图谱与原始异常图谱的第三相似度；根据每一子图谱对应的第一相似度、第二相似度以及第三相似度，对目标交易关系图像进行异常用户挖掘处理。本申请提供的交易关系图谱处理方法对交易关系图谱进行处理后得到的交易关系图谱能够为金融从业者提供更加可靠的挖掘信息，以便金融从业者根据处理后的交易关系图谱快速以及准确的对异常用户进行挖掘，提升了对金融从业者的辅助效果。者的辅助效果。者的辅助效果。

【技术实现步骤摘要】
交易关系图谱处理方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本申请涉及大数据处理
，特别是涉及一种交易关系图谱处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着数字技术在金融业务的快速发展，金融产品日益更新，金融服务日益多样。传统金融行业也不断向线上转移，随之而来的是金融违规行为的不断更新，异常对象对利益的追求也是无孔不入。为对抗异常，金融从业者需要分析海量数据，以从中识别出异常用户并对其进行定位打击，保障金融交易环境的安全，以及广大用户的经济利益。
[0003]目前，金融从业者在分析海量数据确定异常用户时，通常会基于金融交易的交易关系图谱来确定异常用户，但是金融交易的交易关系图谱由于来源于多用户的交易关系，所以交易关系图谱中的交易关系纷繁复杂，要想通过该交易关系图谱快速以及准确的确定出异常用户较为困难。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种交易关系图谱处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，可以降低交易关系图谱的复杂度，为金融从业者提供更加可靠的异常用户识别数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交易关系图谱处理方法，其特征在于，所述方法包括：将目标交易关系图谱与多个参考异常图谱进行图谱结构匹配，确定与所述多个参考异常图谱匹配的多个子图谱；所述交易关系图谱用于表征多个交易对象之间的交易关系，所述参考异常图谱用于表征多个异常对象之间的交易关系；确定每一所述子图谱与所述参考异常图谱的第一相似度、第二相似度；所述第一相似度用于表征所述子图谱的图结构与所述参考异常图谱的图结构相似程度，所述第二相似度用于表征所述子图谱的语义信息与所述参考异常图谱的语义信息的相似程度；确定每一所述子图谱与原始异常图谱的第三相似度；所述第三相似度用于表征所述子图谱的知识图谱信息与所述原始异常图谱的知识图谱信息的相似程度；根据每一所述子图谱对应的第一相似度、第二相似度以及第三相似度，对所述目标交易关系图谱进行异常用户挖掘处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每一所述子图谱与原始异常图谱的第三相似度，包括：将所述子图谱输入至预设的分类器中，得到每一所述子图谱与原始异常图谱的第三相似度；分类器是根据知识图谱对多个所述原始异常图谱进行单分类学习得到的。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每一所述子图谱对应的第一相似度、第二相似度以及第三相似度，对所述目标交易关系图像进行异常用户挖掘处理，包括：根据每一所述子图谱对应的所述第一相似度、所述第二相似度、所述第三相似度以及预设相似度权重进行加权计算，得到每一所述子图谱对应的参考相似度；若所述子图谱对应的参考相似度大于第一阈值，则确定所述子图谱为目标子图谱；基于所有目标子图谱生成重建图谱，若所述重建图谱的信息熵大于第二阈值，则根据所述重建图谱对所述目标交易关系图像进行异常用户挖掘处理。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述原始异常图谱用于表征多个异常对象之间的单一交易关系，所述方法还包括：获取多个历史异常交易关系图谱，所述历史异常交易关系图谱表征多个异常对象之间的多维交易关系；根据预设的拓扑排序规则对所述多个历史异常交易关系图谱进行重排列，得到多个所述原始异常图谱。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将多个所述原始异常图谱中的异常对象的交易数据与所述目标交易关系图谱中的交易对象的交易数据进行匹配；根据匹配结果对所述多个原始异常图谱进行筛选，得到所述多个参考异常图谱。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设的拓扑排序规则对所述多个历史异常交易关系图谱进行重排列，得到多个所述原始异常图谱，包括：从所述历史异常关系图中依次选取入度为零的任意一个目标异常对象作为根节点以及选取多个其他异常对象作为子树，所述其他异常对象是历史异常关系图中除所述目标异常对象外与所述目标异常对象具备交易关系的异常对象；根据所述根节点以及多个子树构建所述原始异常图谱。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述重建图谱输入至预设的评价模型中，得到所述目标交易关系图谱的信息熵。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述重建图谱的信息熵小于等于所述第二阈值，则根据预设的调整规则对所述预设相似度权重进行调整；根据每一所述子图谱的所述第一相似度得分、所述第二相似度得分以及所述第三相似度得分以及调整后的所述预设相似度权重更新所述子图谱对应的参考相似度。9.一种交易关系图谱处理装置，其特征在于，所述装置包括：匹配确定模块，用于将目标交易关系图谱与多个参考异常图谱进行图谱结构匹配，确定与所述多个参考异常图谱匹配的多...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁永健，覃鹏，李辉，龚苇，禤栋雄，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：