一种异常账户的识别方法技术

本申请提供一种异常账户的识别方法，包括：通过交易数据确定待识别账户对应的N阶子图；将N阶子图输入第一网络，确定第一输出结果；第一网络包括N个聚合层和第一分类层；N个聚合层的第i聚合层用于将N阶子图的第N‑i+1阶图信息聚合到第N‑i阶图信息中；根据N阶子图、N个聚合层的输出向量以及第二网络，确定第二输出结果；第二网络包括N个聚合层，N个并行池化层和第二分类层，根据第一输出结果和第二输出结果，确定待识别账户是否属于异常账户。该方案，第一网络和第二网络的结合，不仅能够提高神经网络训练的效率，而且能够提高异常账户识别的准确性，拥有较高的业务可解释性，能够适用不同的异常模式。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种异常账户的识别方法。

技术介绍

1、现有技术中，对异常账户的识别方法有很多种，大致可以分为两类，一类是将账户对应的数据输入到神经网络中进行识别，但是利用用户交易数据构建的网络过于巨大，如果将所有用户的交易数据输入到神经网络中，会导致通过神经网络得出的嵌入向量平庸化，即所有账户的特征表示相似，无法准确的对异常顶点进行识别；另一类方法是基于规则化，虽然基于规则化，拥有较高的业务可解释性，但是智能化程度低，对业务人员的要求高，且无法识别新型的异常交易模式。

技术实现思路

1、本申请提供一种异常账户的识别方法，能够提高异常账户识别的准确率和适用性。

2、第一方面，本申请实施例提供一种异常账户的识别方法，该方法可以由异常账户的识别装置执行，该异常账户的识别装置可以是一个终端设备或用于终端设备的模块，或者是一个服务器或用于服务器的模块。本申请对该方法的执行主体不做限定。该方法包括：通过交易数据确定待识别账户对应的n阶子图；其中，n大于等于2，n阶子图的顶点信息用于表示与待识别本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种异常账户的识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过交易数据确定待识别账户对应的N阶子图，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述N阶子图输入第一网络，确定第一输出结果，包括:

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第N-i+1阶的边信息为位于所述第N-i+1阶的顶点与位于所述第N-i阶的顶点之间的边信息；

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第N-i+1阶的顶点信息和/或所述第N-i+1阶的边信息聚合到所述第N-i阶的边信息中，得到第N-i阶的边聚合向量，包...

【技术特征摘要】

1.一种异常账户的识别方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过交易数据确定待识别账户对应的n阶子图，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述n阶子图输入第一网络，确定第一输出结果，包括:

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第n-i+1阶的边信息为位于所述第n-i+1阶的顶点与位于所述第n-i阶的顶点之间的边信息；

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第n-i+1阶的顶点信息和/或所述第n-i+1阶的边信息聚合到所述第n-i阶的边信息中，得到第n-i阶的边聚合向量，包括：

6.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一网络中的任一聚...

【专利技术属性】
技术研发人员：李绪嘉，莫雪盈，邱毅，肖和兵，李元，陈雷，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：