【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，更具体地，本专利技术涉及一种基于gps轨迹的欺诈用户识别方法。
技术介绍
1、随着经济的发展和人民生活水平的提升，我国汽车行业得到了快速发展，汽车金融也因此应运而生，并逐渐成为汽车产业链中的重要领域。gps定位器作为汽车金融风险管理的重要手段，在信用风险监控中发挥着愈加重要的作用。传统的车辆信贷业务风险监控手段在面对车辆处于复杂场景时效果往往缺乏准确性，且对gps轨迹数据等行为数据的利用深度相对较浅，单纯依靠黑区报警、离线行为等统计信息来判断是否存在风险，不符合多源异构数据融合的大数据趋势。基于此，本专利在贷中环节挖掘借款人多维度时空特征，运用联合建模、图计算、深度学习等技术，构建金融欺诈风险预警模型，发现高风险和可能造成巨大损失的借款人，为渠道监控优化、风险预警等业务提供支撑。
2、传统金融信贷风险预警方法一般使用基于专家先验知识传统构建的规则或基于相关机器学习模型构建的模型来进行。基于专家经验的方法受制于专家经验限制，所使用到的客户相关数据源范围往往也较为有限，且评分结果与先验知识的准确性和时效性...
【技术保护点】
1.一种基于GPS轨迹的欺诈用户识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述GPS轨迹的欺诈用户识别方法，其特征在于，节点间边的权重确定方法具体包括：
3.如权利要求2所述述GPS轨迹的欺诈用户识别方法，其特征在于，GPS轨迹相似度的获取方法具体如下：
4.如权利要求1所述GPS轨迹的欺诈用户识别方法，其特征在于，聚合团的形成过程具体如下：
5.如权利要求4所述GPS轨迹的欺诈用户识别方法，其特征在于，关系图G的模块度计算公式如下：
6.如权利要求1所述GPS轨迹的欺诈用户识别方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于gps轨迹的欺诈用户识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述gps轨迹的欺诈用户识别方法，其特征在于，节点间边的权重确定方法具体包括：
3.如权利要求2所述述gps轨迹的欺诈用户识别方法，其特征在于，gps轨迹相似度的获取方法具体如下：
4.如权利要求1所述gps轨迹的欺诈用户识别方法，其特征在于，聚合团的形成过程具体如下：
5.如权利要求4所述gps轨迹的欺诈用户识别方法，其特征在于，关系图g的...
【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，王蒙，芮阳阳，刘玉蛟，
申请(专利权)人：奇瑞徽银汽车金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。