异常群组识别方法及其装置、设备、可读存储介质、产品制造方法及图纸

本申请提供了一种异常群组识别方法及其装置、设备、可读存储介质、产品。该方法包括：获取N个原始用户的用户信息；对N个原始用户的用户信息进行聚类，得到M个用户类簇；根据任意一个用户类簇的用户信息，确定第一参数满足预设参数条件的目标参数；从N个原始用户中，确定与目标参数相匹配的多个目标用户；在多个目标用户的属性值满足预设异常条件的情况下，将多个目标用户识别为异常群组。根据本申请实施例，异常群组中的用户之间不一定具有强关联性，即异常群组可以在一定程度上避免遗漏弱关联性的用户，从而使得识别出的异常群组更加准确。从而使得识别出的异常群组更加准确。从而使得识别出的异常群组更加准确。

【技术实现步骤摘要】
异常群组识别方法及其装置、设备、可读存储介质、产品


[0001]本申请属于计算机
，尤其涉及一种异常群组识别方法及其装置、设备、可读存储介质、产品。

技术介绍

[0002]随着互联网金融的快速发展，针对互联网金融的欺诈犯罪也逐步增多，给个人、公司和国家造成不同程度的损失，特别是团伙欺诈犯罪，给互联网金融行业造成了巨大的挑战和损失。因此，能够准确地识别出异常群组，并做出相关预警是至关重要的。目前，异常群组的识别方法所关联出的用户大多具有较强的关联性，往往容易遗漏弱相关关系的用户，从而使得异常群组的识别不够准确。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种异常群组识别方法及其装置、设备、可读存储介质、产品，以解决异常群组的识别不够准确的技术问题。
[0004]第一方面，本申请实施例提供一种异常群组识别方法，方法包括：
[0005]获取N个原始用户的用户信息，所述N为大于1的整数；
[0006]对所述N个原始用户的用户信息进行聚类，得到M个用户类簇，所述M为正整数；
[0007]根据任意一个所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常群组识别方法，其特征在于，包括：获取N个原始用户的用户信息，所述N为大于1的整数；对所述N个原始用户的用户信息进行聚类，得到M个用户类簇，所述M为正整数；根据任意一个所述用户类簇的用户信息，确定第一参数满足预设参数条件的目标参数，其中，所述预设参数条件为相同或相似参数对应的用户数量大于或等于预设第一阈值；从所述N个原始用户中，确定与所述目标参数相匹配的多个目标用户；在所述多个目标用户的属性值满足预设异常条件的情况下，将所述多个目标用户识别为异常群组。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述N个原始用户的用户信息进行聚类，得到M个用户类簇，包括：根据所述N个原始用户的用户信息，从所述N个原始用户中确定预设第一时间段内第二参数相同或相似，且用户数量满足预设第一数量条件的M个用户类簇。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设参数条件为预设第二时间段内，相同或相似参数对应的用户数量大于或等于预设第一阈值，且相同或相似参数符合预设条件。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性值包括黑名单标识，所述在所述多个目标用户的属性值满足预设异常条件的情况下，将所述多个目标用户识别为异常群组，包括：在所述多个目标用户中，携带黑名单标识的用户数量大于或等于预设第二阈值的情况下，将所述多个目标用户识别为异常群组。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性值包括黑名单标识，所述在所述多个目标用户的属性值满足预设异常条件的情况下，将所述多个目标用户识别为异常群组，包括：在所述多个目标用户中，携...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐蔚峰，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：