风险用户识别方法、设备及计算机可读介质技术

本申请提供了一种风险用户识别方法、设备及计算机可读介质，该方案可以获取种子用户的特征数据，基于所述种子用户的特征数据对所述种子用户进行聚类处理，确定用户群组，然后将所述用户群组的特征数据进行降维处理，获取预设维度的特征数据，并根据所述预设维度的特征数据生成特征图，进而根据所述特征图进行异常判断，将特征图异常的用户群组识别为风险用户。由于在识别过程中，通过对特征数据进行了降维处理，可以使得数据的占用的存储空间降低，方便大量存储数据，并降低了后续处理的计算复杂度，此外通过生成特征图既可以满足可视化的需求，也可以使得异常判断时更加直观，由此从整体生提高了方案的识别效率和准确性。此从整体生提高了方案的识别效率和准确性。此从整体生提高了方案的识别效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】
风险用户识别方法、设备及计算机可读介质


[0001]本申请涉及信息
，尤其涉及一种风险用户识别方法、设备及计算机可读介质。

技术介绍

[0002]风控是指风险管理者采用各种措施和方法，消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或风险控制者减少风险事件发生时造成的损失。但是，总会有些事情是不能控制的，风险总是存在的。作为风险管理者会采取各种措施减小风险事件发生的可能性，或者把可能的损失控制在一定的范围内，以避免在风险事件发生时带来的难以承担的损失。
[0003]随着互联网的发展，各类互联网产品的运营过程中也面临着巨大的风控压力。受利益驱动，一部分用户总会想方设法突破风控体系来获取非法收益，因此，在运营过程中如何准确、高效地识别出风险用户就是一项巨大的挑战。

技术实现思路

[0004]本申请的一个目的是提供一种风险用户识别方法、设备及计算机可读介质。
[0005]为实现上述目的，本申请的一些实施例提供了一种风险用户识别方法，所述方法包括：
[0006]获取种子用户的特征数据；
[0007]基于所述种子用户的特征数据对所述种子用户进行聚类处理，确定用户群组；
[0008]将所述用户群组的特征数据进行降维处理，获取预设维度的特征数据；
[0009]根据所述预设维度的特征数据生成特征图；
[0010]根据所述特征图进行异常判断，将特征图异常的用户群组识别为风险用户。
[0011]本申请的一些实施例还提供了一种风险用户识别设备，其中，该设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行计算机程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发所述设备执行所述风险用户识别方法。
[0012]此外，本申请的一些实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现所述风险用户识别方法。
[0013]本申请实施例提供的风险用户识别方案中，可以获取种子用户的特征数据，基于所述种子用户的特征数据对所述种子用户进行聚类处理，确定用户群组，然后将所述用户群组的特征数据进行降维处理，获取预设维度的特征数据，并根据所述预设维度的特征数据生成特征图，进而根据所述特征图进行异常判断，将特征图异常的用户群组识别为风险用户。由于在识别过程中，通过对特征数据进行了降维处理，可以使得数据的占用的存储空间降低，方便大量存储数据，并降低了后续处理的计算复杂度，此外通过生成特征图既可以满足可视化的需求，也可以使得异常判断时更加直观，由此从整体生提高了方案的识别效率和准确性。
附图说明
[0014]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0015]图1为本申请实施例提供的一种风险用户识别方法的处理流程图；
[0016]图2为采用本申请实施例提供的方案实现对某一应用程序产品进行风险控制时的处理流程图；
[0017]图3为本申请实施例中一种用于风险用户识别方法的设备的结构示意图；
[0018]附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
[0019]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0020]在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0021]内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
[0022]计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体，可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘(CD
‑
ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
[0023]本申请实施例提供了一种风险用户识别方法，该方法可以获取种子用户的特征数据，基于所述种子用户的特征数据对所述种子用户进行聚类处理，确定用户群组，然后将所述用户群组的特征数据进行降维处理，获取预设维度的特征数据，并根据所述预设维度的特征数据生成特征图，进而根据所述特征图进行异常判断，将特征图异常的用户群组识别为风险用户。由于在识别过程中，通过对特征数据进行了降维处理，可以使得数据的占用的存储空间降低，方便大量存储数据，并降低了后续处理的计算复杂度，此外通过生成特征图既可以满足可视化的需求，也可以使得异常判断时更加直观，由此从整体生提高了方案的识别效率和准确性。
[0024]在实际场景中，该方法的执行主体可以是用户设备、或者用户设备与网络设备通过网络相集成所构成的设备，或者也可以是运行于上述设备的应用程序，所述用户设备包括但不限于计算机、手机、平板电脑、智能手表、手环等各类终端设备，所述网络设备包括但不限于如网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或基于云计算的计算机集合等实现，可以用于实现设置闹钟时的部分处理功能。在此，云由基于云计算(Cloud Computing)
的大量主机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个虚拟计算机。
[0025]图1示出了本申请实施提供的一种风险用户识别方法的处理流程，所述方法至少包括以下的处理步骤：
[0026]步骤S101，获取种子用户的特征数据。
[0027]所述种子用户即为本次风险用户识别时待识别的用户，可以根据应用场景的实际需求，按照预设的选取方式从所有用户中选取部分用户来作为种子用户。例如，针对用户刷单行为的风险识别需求时，可以从所有用户中选取出某一时间段内交易数量超过预设值的用户，作为种子用户。
[0028]由此，在实际场景中，可以先获取种子用户的名单，所述名单中包括所述种子用户的标识信息。其中，所述表示信息可以是任意能够唯一标识用户身份的信息，例如本实施例中可以使用用户id作为表示信息，此时种子用户的名单即为一个包含若干用户id的列表。
[0029]在获取到种子用户的标识信息之后，可以根据所述标识信息从特征库中查询所述种子用户的特征数据。其中，所述特征库中存储有用户的特征数据，可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风险用户识别方法，其中，所述方法包括：获取种子用户的特征数据；基于所述种子用户的特征数据对所述种子用户进行聚类处理，确定用户群组；将所述用户群组的特征数据进行降维处理，获取预设维度的特征数据；根据所述预设维度的特征数据生成特征图；根据所述特征图进行异常判断，将特征图异常的用户群组识别为风险用户。2.根据权利要求1所述的方法，其中，获取种子用户的特征数据，包括：获取种子用户的名单，所述名单中包括所述种子用户的标识信息；根据所述标识信息从特征库中查询所述种子用户的特征数据。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预设维度的特征数据为二维或三维的特征数据；根据所述预设维度的特征数据生成特征图，包括：根据二维或三维的特征数据，分别生成二维特征图或三维特征图。4.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述特征图进行异常判断，将特征图异常的用户群组识别为风险用户，包括：将所述特征图与用于比较的目标特征图进行对比，确定对比结果，并根据所述对比结果，判断所述特征图是否异常；若所述特征图异常，则将对应的用户群组识别为风险用户。5.根据权利要求4所述的方法，其中，将所述特征图与用于比较的目标特征图进行对比，确定对比结果，并根据所述对比结果，判断所述特征图是否异常，包括：将所述特征图与用于比较的目标特征图进行对比，计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：王冰，
申请(专利权)人：上海掌门科技有限公司，
类型：发明
国别省市：