基于融合行为流程图特征的用户风险评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于融合行为流程图特征的用户风险评估方法，本发明专利技术的主要设计构思在于，进行用户统计特征提取，利用空间聚类方法评估用户收货地址风险等级，基于用户参与活动的时序行为挖掘同时段强关联用户集合和行为流程图，并利用图神经网络将行为流程图嵌入到低维向量空间中，充分挖掘不同风险类型的用户的行为特征，最终构建全面、丰富的用户画像，最后表征用户画像的若干种特征因子结合随机森林算法进行用户风险评估。本发明专利技术提取收货地址风险等级因子，有效去除了不良用户自身的模糊信息，高效挖掘用户地址信息，以及提取强关联用户因子和行为流程图因子，实现高效时序数据挖掘，增强原有数据集的特征，便于构建全面的用户画像。的用户画像。的用户画像。

【技术实现步骤摘要】
基于融合行为流程图特征的用户风险评估方法


[0001]本专利技术涉及数据挖掘
，尤其涉及一种基于融合行为流程图特征的用户风险评估方法。

技术介绍

[0002]近年来，越来越多的本行业产品售卖商户选择在社交媒体上开展营销活动，通过奖励的方式吸引流量和客户。但与此同时，这也催生出了许多不良用户。他们通过技术手段批量、频繁地参与营销活动，大规模获取营销奖励，破坏了商家正常的营销活动。因此，许多商家希望构建用户风险评估模型，用于检测不良用户，并能够在营销过程中禁止具有潜在风险的用户参与活动，避免奖品非正常流失。
[0003]传统方法多为逻辑回归、判别分析、神经网络、随机森林等，但此类方法在运用时主要是在用户参与次数、工作职务、电话等少数维度来衡量一个用户的风险等级，难以全面、客观地反映每个用户的信用情况，并且对用户参与活动时间、地址信息缺乏深入挖掘，这就导致存在两类问题：1、不良用户自身模糊信息难以去除，为了躲避商家的审查，其用户信息本身拥有大量的模糊信息，例如多个收货地址，多次间隔不一的参与活动时间，不同收货人名字等，而这些模糊信息对于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于融合行为流程图特征的用户风险评估方法，其特征在于，包括：根据用户参与活动数据，提取用户的若干个统计特征；利用频繁项集挖掘策略提取与不良用户相关的目标用户特征；基于获奖用户的收货地址以及空间聚类策略，提取收货地址风险等级特征；基于用户参与活动的行为数据以及图神经网络，构建用户参与活动的行为流程图特征；结合所述统计特征、所述目标用户特征、所述收货地址风险等级特征以及所述行为流程图特征，利用随机森林策略对用户风险进行评估。2.根据权利要求1所述的基于融合行为流程图特征的用户风险评估方法，其特征在于，所述提取收货地址风险等级特征包括：确定所有已获取的收货地址的经纬度；对所有经纬度进行空间聚类；结合空间聚类结果，划分出多个簇；为所有簇赋予收货地址风险等级，收货地址风险等级由获奖用户所在簇的用户总数确定：用户总数越多，则风险等级越高。3.根据权利要求1所述的基于融合行为流程图特征的用户风险评估方法，其特征在于，所述利用频繁项集挖掘策略提取与不良用户相关的目标用户特征包括：将原始的用户参与活动数据按照预设的时间粒度处理成项集，其中每一个项集包含对应时间段内参与活动的用户；对所有项集进行频繁项集挖掘；基于挖掘出的频繁项...

【专利技术属性】
技术研发人员：单宇翔，郁钢，高扬华，
申请(专利权)人：浙江中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：