账号识别方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品制造方法及图纸

本申请关于一种账号识别方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取各个用户账号的用户特征、各个服务对象的对象特征、以及各个用户账号与各个服务对象之间的服务记录，并构建二部图；对二部图中的各个节点进行特征向量提取，获得各个用户账号对应的用户特征向量；基于各个用户账号对应的用户特征向量，对各个用户账号进行聚类，获得至少一个用户账号分组；基于各个用户账号的服务记录，从至少一个账号分组中识别出存在非正常的指定交互服务的目标账号分组。利用人工智能实现以账号分组为单位对具有非正常交互服务的行为的用户账号进行筛选，提高了发现具有非正常的交互服务的行为的用户账号的效率和准确性。的效率和准确性。的效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】
账号识别方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品
[0001]本申请要求于2021年01月05日提交的、申请号为202110005949.0、专利技术名称为“目标用户团体识别方法、装置、设备及存储介质”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。


[0002]本申请涉及数据处理
，特别涉及账号识别方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品。

技术介绍

[0003]随着保险体系的不断完善，保险已成为人民群众生活的重要组成部分，但随之而来的，保险安全问题亟待解决。
[0004]在相关技术中，通常基于已经被发现存在保险安全问题的用户账号，对该用户账号进行特征提取，并将该用户账号的特征与其他各个用户账号的特征进行相似性计算，将与该用户特征相似的其他用户账号作为可能存在保险安全问题的用户账号，从而达到对可能存在保险安全问题的用户账号进行筛选的目的。
[0005]然而，上述方案只能够筛选出存在已经被发现的保险安全问题的用户账号，而对于尚未被发现的保险安全问题，则无法筛选出具有此类行为的用户账号，导致保险安全问题的账号识别的准确性较低。

技术实现思路

[0006]本申请实施例提供了一种账号识别方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品，可以提高诸如保险安全问题等非正常交互的用户账号筛选的准确性，该技术方案如下：
[0007]一方面，提供了一种账号识别方法，所述方法包括：
[0008]获取各个用户账号的用户特征、各个服务对象的对象特征、以及所述各个用户账号与所述各个服务对象之间的服务记录；所述各个服务对象是向所述各个用户账号提供指定交互服务的对象；
[0009]基于所述各个用户账号的用户特征、所述各个服务对象的对象特征、以及所述各个用户账号与所述各个服务对象之间的服务记录，构建二部图；所述二部图由所述各个用户账号与所述各个服务对象之间通过边相连构成；
[0010]对所述二部图中的各个节点进行特征向量提取，获得所述各个用户账号对应的用户特征向量；
[0011]基于所述各个用户账号对应的用户特征向量，对所述各个用户账号进行聚类，获得至少一个账号分组；
[0012]基于所述各个用户账号的所述服务记录，从所述至少一个账号分组中识别出目标账号分组；所述目标账号分组是存在非正常的指定交互服务的账号分组。
[0013]另一方面，提供了一种账号识别装置，所述装置包括：
[0014]获取模块，用于获取各个用户账号的用户特征、各个服务对象的对象特征、以及所述各个用户账号与所述各个服务对象之间的服务记录；所述各个服务对象是向所述各个用户账号提供指定交互服务的对象；
[0015]二部图构建模块，用于基于所述各个用户账号的用户特征、所述各个服务对象的对象特征、以及所述各个用户账号与所述各个服务对象之间的服务记录，构建二部图；所述二部图由所述各个用户账号与所述各个服务对象之间通过边相连构成；
[0016]用户特征向量提取模块，用于对所述二部图中的各个节点进行特征向量提取，获得所述各个用户账号对应的用户特征向量；
[0017]聚类模块，用于基于所述各个用户账号对应的用户特征向量，对所述各个用户账号进行聚类，获得至少一个账号分组；
[0018]账号识别模块，用于基于所述各个用户账号的所述服务记录，从所述至少一个账号分组中识别出目标账号分组；所述目标账号分组是存在非正常的指定交互服务的账号分组。
[0019]在一种可能的实现方式中，所述二部图构建模块，包括：
[0020]账号节点创建子模块，用于创建所述各个用户账号对应的账号节点，所述账号节点具有对应用户账号的用户特征；
[0021]对象节点创建子模块，用于创建所述各个服务对象对应的对象节点，所述对象节点具有对应服务对象的对象特征；
[0022]边创建子模块，用于基于所述各个用户账号与所述各个服务对象之间的所述服务记录，创建所述各个用户账号对应的账号节点，与所述各个服务对象对应的对象节点之间的边。
[0023]在一种可能的实现方式中，所述边创建子模块，包括：
[0024]边创建单元，用于响应于目标用户账号与目标服务对象之间存在所述服务记录，创建所述目标用户账号对应的账号节点与所述目标服务对象对应的对象节点之间的边；所述目标用户账号是所述各个用户账号中的任意一个；所述目标服务对象是所述各个服务对象中的任意一个；
[0025]权重设置单元，用于基于所述目标用户账号与所述目标服务对象之间的所述服务记录，设置所述目标用户账号对应的账号节点与所述目标服务对象对应的对象节点之间的边的权重。
[0026]在一种可能的实现方式中，所述服务记录中包含指定交互服务的次数；
[0027]所述权重设置单元，用于所述服务记录中包含指定交互服务的次数；
[0028]基于所述目标用户账号与所述目标服务对象之间的指定交互服务的次数，设置所述目标用户账号对应的账号节点与所述目标服务对象对应的对象节点之间的边的权重。
[0029]在一种可能的实现方式中，所述用户特征向量提取模块，包括：
[0030]聚合迭代子模块，用于对所述二部图中的各个节点的特征向量进行至少两次聚合迭代；
[0031]用户特征向量获取子模块，用于将所述至少两次聚合迭代之后，所述二部图中对应所述各个用户账号的账号节点的特征向量，获取为所述各个用户账号对应的用户特征向量。
[0032]在一种可能的实现方式中，所述聚合迭代子模块，包括：
[0033]邻居聚合信息获取单元，用于在第p次聚合迭代过程中，通过特征提取模型中对目标节点的各个邻居节点在第p次聚合迭代前的特征向量进行聚合，获得所述目标节点在第p次聚合迭代中的邻居聚合信息；所述目标节点是所述二部图中的任意一个节点；p为正整数；
[0034]特征向量获取单元，用于通过所述特征提取模型中将所述目标节点在第p次聚合迭代中的邻居聚合信息，与所述目标节点在第p次聚合迭代前的特征向量进行融合，获得所述目标节点在第p次聚合迭代后的特征向量。
[0035]在一种可能的实现方式中，所述特征提取模型是基于所述二部图中的各个节点的特征向量进行n轮训练得到的；所述装置还包括：
[0036]训练聚合迭代模块，用于在第i轮训练过程中，对所述二部图中的各个节点的特征向量进行j次聚合迭代；1≤i≤n，j≥2，且i、j、n为整数；
[0037]损失函数计算模块，用于基于所述二部图中的各个节点在所述j次聚合迭代后的特征向量，以及所述二部图中的各个节点之间的边连接关系，计算损失函数值；
[0038]参数更新模块，用于基于所述损失函数值，对所述特征提取模型中的参数进行更新。
[0039]在一种可能的实现方式中，所述聚类模块，用于基于所述各个用户账号对应的用户特征向量之间的相似度，对所述各个用户账号进行层次聚类，获得所述至少一个账号分组。
[0040]在一种可能的实现方式中，所述装置还本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种账号识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取各个用户账号的用户特征、各个服务对象的对象特征、以及所述各个用户账号与所述各个服务对象之间的服务记录；所述各个服务对象是向所述各个用户账号提供指定交互服务的对象；基于所述各个用户账号的用户特征、所述各个服务对象的对象特征、以及所述各个用户账号与所述各个服务对象之间的服务记录，构建二部图；所述二部图由所述各个用户账号与所述各个服务对象之间通过边相连构成；对所述二部图中的各个节点进行特征向量提取，获得所述各个用户账号对应的用户特征向量；基于所述各个用户账号对应的用户特征向量，对所述各个用户账号进行聚类，获得至少一个账号分组；基于所述各个用户账号的所述服务记录，从所述至少一个账号分组中识别出目标账号分组；所述目标账号分组是存在非正常的指定交互服务的账号分组。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个用户账号的用户特征、所述各个服务对象的对象特征、以及所述各个用户账号与所述各个服务对象之间的服务记录，构建二部图，包括：创建所述各个用户账号对应的账号节点，所述账号节点具有对应用户账号的用户特征；创建所述各个服务对象对应的对象节点，所述对象节点具有对应服务对象的对象特征；基于所述各个用户账号与所述各个服务对象之间的所述服务记录，创建所述各个用户账号对应的账号节点，与所述各个服务对象对应的对象节点之间的边。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述各个用户账号与所述各个服务对象之间的服务记录，创建所述各个用户账号对应的账号节点，与所述各个服务对象对应的对象节点之间的边，包括：响应于目标用户账号与目标服务对象之间存在所述服务记录，创建所述目标用户账号对应的账号节点与所述目标服务对象对应的对象节点之间的边；所述目标用户账号是所述各个用户账号中的任意一个；所述目标服务对象是所述各个服务对象中的任意一个；基于所述目标用户账号与所述目标服务对象之间的所述服务记录，设置所述目标用户账号对应的账号节点与所述目标服务对象对应的对象节点之间的边的权重。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述服务记录中包含指定交互服务的次数；所述基于所述目标用户账号与所述目标服务对象之间的所述服务记录，设置所述目标用户账号对应的账号节点与所述目标服务对象对应的对象节点之间的边的权重，包括：基于所述目标用户账号与所述目标服务对象之间的指定交互服务的次数，设置所述目标用户账号对应的账号节点与所述目标服务对象对应的对象节点之间的边的权重。5.根据权利要求2至4任一所述的方法，其特征在于，所述对所述二部图中的各个节点进行特征向量提取，获得所述各个用户账号对应的用户特征向量，包括：对所述二部图中的各个节点的特征向量进行至少两次聚合迭代；
将所述至少两次聚合迭代之后，所述二部图中对应所述各个用户账号的账号节点的特征向量，获取为所述各个用户账号对应的用户特征向量。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述二部图中的各个节点的特征向量进行至少两次聚合迭代，包括：在第p次聚合迭代过程中，通过特征提取模型对目标节点的各个邻居节点在第p次聚合迭代前的特征向量进行聚合，获得所述目标节点在第p次聚合迭代中的邻居聚合信息；所述目标节点是所述二部图中的任意一个节点；p为正整数；通过所述特征提取模型将所述目标节点在第p次聚合迭代中的邻居聚合信息，与所述目标节点在第p次聚合迭代前的特征向量进行融合，获得所述目标节点在第p次聚合迭代后的特征向量。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型是基于所述二部图中的各个节点的特征向量进行n轮训练得到的；所述对所述二部图中的各个节点进行特征向量提取，获得所述各个用户账号对应的用户特征向量之前，还包括：在第i轮训练过程中，对所述二部图中的各个节点的特征向量进行j次聚合迭代；1≤i≤n，j≥2，且i、j、n为整数；基...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓雯，郑建光，赵瑞辉，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：