账户状态模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种账户状态模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取历史用户特征数据；根据历史用户特征数据构建用户特征图谱；基于用户特征图谱中各节点的节点属性特征与模型训练参数初值生成对应的节点初始特征向量，模型训练参数初值为账户状态模型中待训练参数的初始值；基于节点初始特征向量融合得到关联矩阵，关联矩阵用于表征各节点的关联关系以及各节点的重要性；基于用户特征图谱、关联矩阵以及节点初始特征向量得到特征输入样本数据；基于特征输入样本数据训练得到账户状态模型，账户状态模型用于评估目标账户的操作状态。采用本方法能够有效提高账户状态模型预测的准确度。态模型预测的准确度。态模型预测的准确度。

【技术实现步骤摘要】
账户状态模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种账户状态模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展，越来越多的用户可以通过手机应用、网站等渠道进行线上操作在这个过程中，根据用户提交的特征数据进行分析与挖掘，用户是账户的当前操作状态。
[0003]传统技术中，通过构建用户设备关系图，获取每个介质节点连接的所有相关设备节点的状态分值，并把它作为置信度分值，再分析该用户目标账户的操作状态，模型预测准确度低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种账户状态模型构建方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，能够有效提高账户状态模型预测的准确度。
[0005]一种账户状态模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：
[0006]获取历史用户特征数据；
[0007]根据历史用户特征数据构建用户特征图谱；
[0008]基于用户特征图谱中各节点的节点属性特征与模型训练参数初值生成对应的节点初始特征向量，模型训练参数初值为账户状态模型中待训练参数的初始值；
[0009]基于节点初始特征向量融合得到关联矩阵，关联矩阵用于表征各节点的关联关系以及各节点的重要性；
[0010]基于用户特征图谱、关联矩阵以及节点初始特征向量得到特征输入样本数据；
[0011]基于特征输入样本数据训练得到账户状态模型，账户状态模型用于评估目标账户的操作状态。r/>[0012]在一个实施例中，基于用户特征图谱中各节点的节点属性特征与模型训练参数初值生成对应的节点初始特征向量，包括：
[0013]获取非线性激活函数；
[0014]根据各节点的节点属性确定各节点的原始节点特征；
[0015]基于非线性激活函数、原始节点特征以及模型训练参数初值生成各节点对应的节点初始特征向量。
[0016]在一个实施例中，基于用户特征图谱中各节点的节点属性特征与模型训练参数初值生成对应的节点初始特征向量，包括：
[0017]当节点为联系方式节点时，则获取联系方式节点相邻节点对应的相邻节点初始特征向量，联系方式节点为节点属性是联系方式的节点；
[0018]根据相邻节点初始特征向量的均值确定联系方式节点对应的节点初始特征向量。
[0019]在一个实施例中，基于节点初始特征向量融合得到各节点的关联矩阵，包括：
[0020]获取各节点中的用户标识节点；
[0021]根据用户标识节点的账号渠道信息、地理信息、申请状态信息得到用户初始特征向量；
[0022]基于用户初始特征向量与其他节点对应的节点初始特征向量融合得到关联矩阵。
[0023]在一个实施例中，基于用户特征图谱、关联矩阵以及节点初始特征向量得到特征输入样本数据，包括：
[0024]根据各节点中的用户标识节点确定用户特征图谱中的子图谱；
[0025]根据子图谱得到用户特征图谱权重矩阵；
[0026]基于用户特征图谱权重矩阵与关联矩阵融合得到节点度矩阵；
[0027]基于子图谱中的子图谱节点与关联矩阵得到子图谱度矩阵；
[0028]基于用户特征图谱权重矩阵、关联矩阵、节点度矩阵、子图谱度矩阵以及节点初始特征向量得到特征输入样本数据。
[0029]在一个实施例中，基于特征输入样本数据训练得到账户状态模型，包括：
[0030]对特征输入样本数据进行归一化处理得到标准输入样本数据；
[0031]将标准输入样本数据输入图卷积神经网络模型进行训练得到账户状态模型。
[0032]在一个实施例中，将标准输入样本数据输入图卷积神经网络模型进行训练得到账户状态模型，包括：
[0033]将标准输入样本数据输入图卷积神经网络模型得到模型实际输出值；
[0034]将模型实际输出值按照预设分类算法进行分类得到输入样本数据所对应的账户状态实际预估结果；
[0035]当账户状态实际预估结果与标准输入样本数据中预设的账户状态标准预估结果间的误差大于预设误差阈值时，返回将标准输入样本数据输入图卷积神经网络模型得到模型实际输出值的步骤；
[0036]当账户状态实际预估结果与标准输入样本数据中预设的账户状态标准预估结果间的误差小于或等于预设误差阈值时，则训练完毕，得到账户状态模型。
[0037]一种账户状态模型构建装置，其特征在于，所述装置包括：
[0038]数据获取模块，用于获取历史用户特征数据；
[0039]样本数据生成模块，用于根据历史用户特征数据构建用户特征图谱；基于用户特征图谱中各节点的节点属性特征与模型训练参数初值生成对应的节点初始特征向量，模型训练参数初值为账户状态模型中待训练参数的初始值；基于节点初始特征向量融合得到关联矩阵，关联矩阵用于表征各节点的关联关系以及各节点的重要性；基于用户特征图谱、关联矩阵以及节点初始特征向量得到特征输入样本数据；
[0040]训练模块，用于基于特征输入样本数据训练得到账户状态模型，账户状态模型用于评估目标账户的操作状态。
[0041]一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0042]获取历史用户特征数据；
[0043]根据历史用户特征数据构建用户特征图谱；
[0044]基于用户特征图谱中各节点的节点属性特征与模型训练参数初值生成对应的节点初始特征向量，模型训练参数初值为账户状态模型中待训练参数的初始值；
[0045]基于节点初始特征向量融合得到关联矩阵，关联矩阵用于表征各节点的关联关系以及各节点的重要性；
[0046]基于用户特征图谱、关联矩阵以及节点初始特征向量得到特征输入样本数据；
[0047]基于特征输入样本数据训练得到账户状态模型，账户状态模型用于评估目标账户的操作状态。
[0048]一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0049]获取历史用户特征数据；
[0050]根据历史用户特征数据构建用户特征图谱；
[0051]基于用户特征图谱中各节点的节点属性特征与模型训练参数初值生成对应的节点初始特征向量，模型训练参数初值为账户状态模型中待训练参数的初始值；
[0052]基于节点初始特征向量融合得到关联矩阵，关联矩阵用于表征各节点的关联关系以及各节点的重要性；
[0053]基于用户特征图谱、关联矩阵以及节点初始特征向量得到特征输入样本数据；
[0054]基于特征输入样本数据训练得到账户状态模型，账户状态模型用于评估目标账户的操作状态。
[0055]上述账户状态模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取历史用户特征数据，根据历史用户特征数据来构建用户特征图谱，再基于用户特征图谱中各节点的节点属性特征与模型训练本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种账户状态模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史用户特征数据；根据所述历史用户特征数据构建用户特征图谱；基于所述用户特征图谱中各节点的节点属性特征与模型训练参数初值生成对应的节点初始特征向量，所述模型训练参数初值为所述账户状态模型中待训练参数的初始值；基于所述节点初始特征向量融合得到关联矩阵，所述关联矩阵用于表征所述各节点的关联关系以及各节点的重要性；基于所述用户特征图谱、所述关联矩阵以及所述节点初始特征向量得到特征输入样本数据；基于所述特征输入样本数据训练得到账户状态模型，所述账户状态模型用于评估目标账户的操作状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户特征图谱中各节点的节点属性特征与模型训练参数初值生成对应的节点初始特征向量，包括：获取非线性激活函数；根据所述各节点的节点属性确定所述各节点的原始节点特征；基于所述非线性激活函数、所述原始节点特征以及所述模型训练参数初值生成所述各节点对应的节点初始特征向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户特征图谱中各节点的节点属性特征与模型训练参数初值生成对应的节点初始特征向量，包括：当所述节点为联系方式节点时，则获取所述联系方式节点相邻节点对应的相邻节点初始特征向量，所述联系方式节点为节点属性是联系方式的节点；根据所述相邻节点初始特征向量的均值确定所述联系方式节点对应的节点初始特征向量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述节点初始特征向量融合得到各节点的关联矩阵，包括：获取所述各节点中的用户标识节点；根据所述用户标识节点的账号渠道信息、地理信息、申请状态信息得到用户初始特征向量；基于所述用户初始特征向量与其他节点对应的节点初始特征向量融合得到关联矩阵。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户特征图谱、所述关联矩阵以及所述节点初始特征向量得到特征输入样本数据，包括：根据所述各节点中的用户标识节点确定所述用户特征图谱中的子图谱；根据所述子图谱得到用户特征图谱权重矩阵；基于所述用户特征图谱权重矩阵与所述关联矩阵融合得到节点度矩阵；基于所述子图谱中的子图谱节点与所述关联矩阵得到子图谱度矩阵；基...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴嘉婧，章杨清，黄宝莹，赵山河，尹川学，郭海旭，郑子彬，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：