一种风险预测模型训练、应用方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

技术编号:38322390 阅读:24 留言:0更新日期:2023-07-29 09:04
本说明书涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种风险预测模型训练、应用方法、装置和计算机设备。其中风险预测模型训练方法包括针对由样本交易图数据库得到的样本交易拓扑图进行优化和打标处理,得到目标样本交易拓扑图和与目标样本交易拓扑图包括的目标节点对应真实风险标识;利用预设聚合模型针对与每个目标节点连接的多个目标跳邻居节点进行处理,得到与目标节点对应的目标特征向量;利用预设预测模型针对目标特征向量进行处理,得到预测风险标识;以及基于预测风险标识与真实风险标识之间的差异,对预设聚合模型和预设预测模型进行训练,得到训练后的风险预测模型。利用本说明书实施例,考虑了用户行为中的交互过程,提高了风险识别的准确率。风险识别的准确率。风险识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种风险预测模型训练、应用方法、装置和计算机设备


[0001]本说明书涉及人工智能
,尤其涉及一种风险预测模型训练、应用方法、装置和计算机设备。

技术介绍

[0002]目前,随着科技的发展,采用线上方式进行交易的人越来越多。为了降低线上交易过程产生的风险,多采用问卷调查的方式确定具有风险的交易流程的特征,以用于与每个当前交易的过程进行匹配,确定当前交易是否存在风险。由于问卷调查的过程较主观,导致对设计问卷的人要求较高,且需要较多的用户参与此问卷调查,从而致使得到较高准确率的风险识别结果的困难较大。进一步,目前还存在基于机器学习的算法进行风险识别,此种方法仅从用户维度的特征预测风险,但是用户的行为里包括了大量的互动行为,由于未考虑该互动行为,致使目前基于机器学习的风险识别算法的识别准确率较低。
[0003]如何在交易风险识别的过程中考虑用户的行为中的互动行为,提高风险识别的准确率是现有技术中亟需解决的问题。

技术实现思路

[0004]为解决现有技术中的问题,本说明书实施例提供了一种风险预测模型训练、应用方法、装置和计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风险预测模型训练方法,其特征在于,包括:针对样本交易图数据库进行图处理,得到预设样本交易拓扑图;针对所述样本交易拓扑图进行优化和打标处理,得到目标样本交易拓扑图和与所述目标样本交易拓扑图包括的目标节点对应真实风险标识;针对每个目标节点,利用预设聚合模型对与所述目标节点连接的多个目标跳邻居节点进行处理,得到与所述目标节点对应的目标特征向量;利用预设预测模型针对所述目标特征向量进行处理,得到预测风险标识;以及基于所述预测风险标识与所述真实风险标识之间的差异,对所述预设聚合模型和所述预设预测模型进行训练,得到训练后的风险预测模型。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对样本交易图数据库进行图处理,得到预设样本交易拓扑图包括:从所述样本交易图数据库中,筛选与每个预设属性相匹配的多个已存储数据,并将每个所述已存储数据作为预设节点;针对每个所述预设节点,基于所述样本交易图数据库,确定与之相连接的目标预设节点;以及将所述预设节点与每个所述目标预设节点相连接,得到所述预设样本交易拓扑图。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对所述样本交易拓扑图包括的每个预设节点和预设边进行优化处理,得到目标样本交易拓扑图包括:根据预设样本交易拓扑图包括的预设节点和预设边,分别确定每个所述预设节点与其他节点之间的相似度并将每个所述预设节点作为目标节点;在确定所述预设节点与候选节点之间的相似度大于或等于预设相似度阈值的情况下,判断所述预设节点与所述候选节点之间是否相连接;以及在确定所述预设节点与所述候选节点之间是未连接的情况下,构建所述预设节点与所述候选节点之间的目标边,以与所述目标节点构建所述目标样本交易拓扑图。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括:在确定所述预设节点与所述候选节点之间相连接的情况下,确定所述预设节点与所述候选节点之间的预设边为目标边,以与所述目标节点构建所述目标样本交易拓扑图。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括:在确定所述预设节点与候选节点之间的相似度小于预设相似度阈值的情况下,判断所述预设节点与所述候选节点之间是否相连接;在确定所述预设节点与所述候选节点之间相连接的情况下,断开所述预设节点与所述候选节点之间预设边。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对所述样本交易拓扑图包括的每个预设节点和预设边进行优化处理,得到目标样本交易拓扑图还包括:利用社区发现算法,针对所述预设节点和预设边进行聚类处理,得到多个子候选样本交易拓扑图;针对每个子候选样本交易拓扑图,判断所述子候选样本交易拓扑图包括的任意两个预设节点是否表征相同信息;以及在确定两个所述预设节点表征相同信息的情况下,将所述两个预设节点合并,且将与
所述两个预设节点中任一所述预设节点相连接的邻居预设节点均与合并后的目标节点相连接,以得到所述目标样本交易拓扑图。7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:在确定每两个所述预设节点均表征不相同信息的情况下,基于所述子候选样本交易拓扑图构建所述目标样本交易拓扑图。8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对所述样本交易拓扑图包括的每个节点和边进行优化处理,得到目标样本交易拓扑图还包括:针对预设样本交易拓扑图包括的每个预设节点,分别确定与其他节点之间的相似度;在确定所述预设节点与候选节点之间的相似度大于或等于预设相似度阈值的情况下,执行第一判断,以判断所述预设节点与所述候选节点之间是否相连接;根据第一判断的结果,将所述预设节点和预设边进行第一优化,得到更新节点和更新边;利用社区发现算法,针对所述更新节点和所述更新边进行聚类处理,得到多个子更新样本交易拓扑图;针对每个子更新样本交易拓扑图,执行第二判断,以判断所述子更新样本交易拓扑图包括的任意两个更新节点是否表征相同信息;以及根据第二判断结果,针对所述更新节点和更新边进行第二优化,得到包括目标节点和目标边的所述目标样本交易拓扑图。9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述根据第一判断的结果,将所述预设节点和预设边进行第一优化,得到更新节点和更新边包括:在所述第一判断结果指示所述预设节点与所述候选节点之间未连接的情况下,构建所述预设节点与所述候选节点之间的所述更新边;在所述第一判断结果指示所述预设节点与所述候选节点之间相连接的情况下,确定所述预设节点与所述候选节点之间的预设边为所述更新边;以及...

【专利技术属性】
技术研发人员:李欢张兴伟张鹏王超远
申请(专利权)人:中国工商银行股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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