一种基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统，其特征在于包括数据采集模块、交易知识图谱构建模块、欺诈团伙识别模块、以及欺诈风险展示模块，首先由数据采集模块对交易数据进行采集处理，然后通过交易知识图谱构建模块对该交易数据进行知识抽取以及知识表示后构建对应的交易知识图谱，经由欺诈团伙识别模块对该交易知识图谱进行欺诈识别获取包含欺诈模式等信息的欺诈风险数据，并通过欺诈风险展示模块向用户提供该欺诈风险数据的可视化风险展示。视化风险展示。视化风险展示。

【技术实现步骤摘要】
一种基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统


[0001]本专利技术涉及一种基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统。

技术介绍

[0002]交易欺诈时有发生，经常有不法分子采用各种欺诈手段从交易中谋取不正当利益，破坏金融秩序。尤其是骗贷团伙，通过购买身份证、进行资料包装，反复申请贷款，骗取金融机构资金。欺诈团伙中，多人共用少数设备，多人的手机号存在关联，资金转移最终到达统一账户。
[0003]而目前还没有能够提供针对上述骗贷团伙的技术方案和系统，现有欺诈识别技术又存在以下局限性：
[0004]利用的交易数据来源、类型单一，没有考虑交易过程中涉及的丰富信息，缺少多源、异构、异质数据的关联分析，没有统一的知识图谱以支持更深入的关联分析。目前欺诈团伙识别模型主要采用社区检测的方法，其中主要可分为全局检测和局部检测方法，全局检测方法无法区分欺诈社区和正常社区，误报率较高。局部检测方法需要输入一批已被标记为欺诈的节点，仅能检测种子节点周围的社区，漏报率较高。

技术实现思路

[0005]为解决上述问题，提供一种针对异质交易数据进行欺诈识别的系统，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]本专利技术提供了一种基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统，其特征在于，包括：数据采集模块、交易知识图谱构建模块、欺诈团伙识别模块、欺诈风险展示模块、传输控制模块以及存储模块；其中，数据采集模块具有数据采集单元、预处理单元，数据采集单元基于预定的数据来源采集交易对象及主体数据，预处理单元用于对交易对象及主体数据进行预处理生成交易数据，传输控制模块将交易数据传输至存储模块进行存储的同时也传输至交易知识图谱构建模块，交易知识图谱构建模块具有交易知识建模单元、交易知识抽取单元、交易知识表示单元以及交易知识存储单元，交易知识建模单元用于基于交易领域本体、交易领域关系以及交易领域属性进行建模生成交易知识识别模型，交易知识抽取单元基于交易知识识别模型对接收到的交易数据进行知识抽取生成交易知识抽取结果，交易知识表示单元对交易知识抽取结果进行形式表示以生成与交易数据对应的交易知识图谱，传输控制模块将交易知识图谱传输至存储模块与交易数据对应进行存储的同时也传输至欺诈团伙识别模块，欺诈团伙识别模块为欺诈团伙识别模型，欺诈团伙识别模型将交易知识图谱作为输入，计算交易知识图谱的特征向量，基于特征向量识别对应的欺诈模式，生成欺诈风险数据，传输控制模块将欺诈风险数据传输至存储模块与交易知识图谱对应进行存储的同时也传输至欺诈风险展示模块，欺诈风险展示模块具有画面存储单元以及输入显示单元，画面存储单元存储有欺诈风险数据画面，传输控制模块控制输入显示单元显示欺诈风险数据画面并在欺诈风险数据画面中显示欺诈风险数据。
[0007]本专利技术提供的一种基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统，还可以具有这样的技术特征，其中，数据来源包括人工输入、关联信息系统、第三方接口以及网络，交易对象及主体数据基于数据性质分为交易、主体以及新闻舆情，交易对象及主体数据基于数据结构分为结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，数据采集单元依据数据来源、数据性质以及数据结构的不同采用的数据采集方法包括人工输入、调用关联信息系统、调用第三方接口以及网络数据爬取，预处理单元依据数据来源、数据性质以及数据结构的不同采用的数据预处理方法包括数据解析、数据去重、数据融合以及标签处理。
[0008]本专利技术提供的一种基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统，还可以具有这样的技术特征，其中，交易领域本体包括交易、企业、人员、设备、账号、地区、行业以及经营范围，交易领域关系包括人员
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企业间的所属关系、人员
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人员间电话相同关系、人员
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地区间的位置关系、企业
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地区间的位置关系、人员
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设备间的使用关系、设备
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设备间的相同网络关系、设备
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设备间的相同版本关系、人员
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账号间的所属关系、账号
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账号间的转账关系、企业
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行业间的所属关系、企业
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经营范围间的所属关系以及企业
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企业间的电话相同关系，交易领域属性包括人员基本信息、人员居住地址、人员电话、企业名称、行业、经营范围、企业地址、企业电话、设备网络信息、设备版本、账号所在银行信息以及金额。
[0009]本专利技术提供的一种基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统，还可以具有这样的技术特征，其中，知识抽取包括结构化数据知识抽取、半结构化数据知识抽取以及非结构化数据知识抽取，结构化数据知识抽取为转化抽取，半结构化数据知识抽取以及非结构化数据知识抽取包括实体抽取、关系抽取、属性抽取以及实体对齐，转化抽取为基于描述关系型数据库规则和知识表示形式之间关系的声明式语言，将结构化数据转化为交易知识，进行知识抽取，实体抽取为从半结构化数据以及非结构化数据中判断命名实体在文本中的范围信息，关系抽取为从实体中判断实体之间的关系信息，属性抽取为从实体中抽取实体包含的属性信息，实体对齐用于推断来自不同数据集合中的不同实体是否映射到物理世界中同一对象。
[0010]本专利技术提供的一种基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统，还可以具有这样的技术特征，其中，形式表示包括实体—关系—属性的形式以及实体—关系—实体的形式。
[0011]本专利技术提供的一种基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统，还可以具有这样的技术特征，其中，欺诈风险数据包括交易对象信息、交易主体信息、交易关联信息图示以及欺诈团伙图示，交易关联信息图示以及欺诈团伙图示均包括交易参数图表、关联知识图谱以及关联数据对象。
[0012]本专利技术提供的一种基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统，还可以具有这样的技术特征，其中，还包括检索模块，画面存储单元还存储有交易检索请求画面以及检索结果显示画面，输入显示单元显示交易检索请求画面让用户输入交易对象信息进行交易检索请求，一旦用户对输入的内容进行确认，传输控制模块就将输入的交易对象信息传输至检索模块，检索模块根据接收到的交易检索请求中的交易对象信息对存储模块进行检索获取对应的交易数据、交易知识图谱以及欺诈风险数据，传输控制模块将检索获取到的交易数据、交易知识图谱以及欺诈风险数据传输至欺诈风险展示模块，检索结果显示画面显示与交易对象信息对应的交易数据、交易知识图谱以及欺诈风险数据让用户查看。
[0013]专利技术作用与效果
[0014]根据本专利技术的一种基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统，首先由数据采集模块对交易数据进行采集处理，然后通过交易知识图谱构建模块对该交易数据进行知识抽取以及知识表示后构建对应的交易知识图谱，经由欺诈团伙识别模块对该交易知识图谱进行欺诈识别获取包含欺诈模式等信息的欺诈风险数据，并通过欺诈风险展示模块对该欺诈风险数据提供可视化风险展示。本专利技术的基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统，针对异质交易数据，提出了构建交易知识图谱的完整流程，并可基于该交易知识图谱有效识本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统，其特征在于，包括：数据采集模块、交易知识图谱构建模块、欺诈团伙识别模块、欺诈风险展示模块、传输控制模块以及存储模块；其中，所述数据采集模块具有数据采集单元、预处理单元，所述数据采集单元基于预定的数据来源采集交易对象及主体数据，所述预处理单元用于对所述交易对象及主体数据进行预处理生成交易数据，所述传输控制模块将所述交易数据传输至所述存储模块进行存储的同时也传输至所述交易知识图谱构建模块，所述交易知识图谱构建模块具有交易知识建模单元、交易知识抽取单元以及交易知识表示单元，所述交易知识建模单元用于基于交易领域本体、交易领域关系以及交易领域属性进行建模生成交易知识识别模型，所述交易知识抽取单元基于所述交易知识识别模型对接收到的所述交易数据进行知识抽取生成交易知识抽取结果，所述交易知识表示单元对所述交易知识抽取结果进行形式表示以生成与所述交易数据对应的交易知识图谱，所述传输控制模块将所述交易知识图谱传输至所述存储模块与所述交易数据对应进行存储的同时也传输至所述欺诈团伙识别模块，所述欺诈团伙识别模块为欺诈团伙识别模型，所述欺诈团伙识别模型将所述交易知识图谱作为输入，计算所述交易知识图谱的特征向量，基于所述特征向量识别对应的欺诈模式，生成欺诈风险数据，所述传输控制模块将所述欺诈风险数据传输至所述存储模块与所述交易知识图谱对应进行存储的同时也传输至所述欺诈风险展示模块，所述欺诈风险展示模块具有画面存储单元以及输入显示单元，所述画面存储单元存储有欺诈风险数据画面，所述传输控制模块控制所述输入显示单元显示所述欺诈风险数据画面并在所述欺诈风险数据画面中显示所述欺诈风险数据。2.根据权利要求1所述的一种基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统，其特征在于：其中，所述数据来源包括人工输入、关联信息系统、第三方接口以及网络，所述交易对象及主体数据基于数据性质分为交易、主体以及新闻舆情，所述交易对象及主体数据基于数据结构分为结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，所述数据采集单元依据所述数据来源、所述数据性质以及所述数据结构的不同采用的数据采集方法包括人工输入、调用关联信息系统、调用第三方接口以及网络数据爬取，所述预处理单元依据所述数据来源、所述数据性质以及所述数据结构的不同采用的数据预处理方法包括数据解析、数据去重、数据融合以及标签处理。3.根据权利要求1所述的一种基于交易知识图谱的欺诈团伙识别系统，其特征在于：其中，所述交易领域本体包括交易、企业、人员、设备、账号、地区、行业以及经营范围，所述交易领域关系包括人员
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企业间的所属关系、人员
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人员间电话相同关系、人员
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地
区间的位置关系、企业
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地区间的位置关系、人员

【专利技术属性】
技术研发人员：吴斌，李银胜，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：