基于多用户交易的平台交易风险识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于多用户交易的平台交易风险识别方法及装置，对应的方法包括：根据平台的多个交易用户之间的关联数据生成初始异构图模型；根据多个交易用户之间的同一关联属性下属性值对初始异构图模型进行边聚合以及权重量化，以生成最终异构图模型；确定最终异构图模型中的异常交互节点以及执行异常交互节点所对应的节点类簇；根据异常交互节点以及节点类簇识别平台的多个交易用户所对应的交易风险。本发明专利技术基于不合规群体用户之间的聚集性、交互性、关联性等特点，根据不合规群体关联关系数据构建用户节点的多元加权边关系，搭建异构图网络图谱；配以多维社群风险报表，量化和可视化团伙风险，以解决不合规团伙作案难以侦测防控的问题。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于信息数据处理，特别是涉及知识图谱，具体涉及一种基于多用户交易的平台交易风险识别方法及装置。

技术介绍

1、随着互联网平台业务发展迅猛，运营围绕平台用户全生命周期开展的各种营销活动也逐渐增多。这些营销活动在吸引平台用户的同时吸引了专业的不合规群体。不合规有完善的情报监控体系，有成熟配套的作弊工具和研发资源。当不合规盯上平台各类营销活动时，往往呈现团伙作案的特性；通过注册大量的平台账号，利用技术手段绕过平台管控不正当的参与和攻击平台活动，并联合用户、商户、二手平台等上下游实现套利，对活动的公平性、产品的安全性、活动费用的有效性造成极大的伤害。

2、不合规团伙利用批量账号薅取权益相对个人用户不正当手段薅取活动权益而言，其危害性百倍千倍有余；在平台防薅防攻击的活动中，对不合规团伙的打击是重中之重。针对不合规用户的攻击，现有的防控技术手段有：风控引擎的规则防控、用户风险评分模型、用户异常发现等技术手段。该类方法更偏向于单用户或用户行为异常的侦测和防控，基于用户的异常行为构建相关的特征指标，然后基于特征指标部署对应的防控规则、建立分类模型或建立异本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多用户交易的平台交易风险识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的平台交易风险识别方法，其特征在于，确定所述最终异构图模型中的异常交互节点，包括：

3.根据权利要求1所述的平台交易风险识别方法，其特征在于，确定执行所述异常交互节点所对应的节点类簇，包括：

4.根据权利要求1所述的平台交易风险识别方法，其特征在于，所述根据平台的多个交易用户之间的关联数据生成初始异构图模型，包括：

5.根据权利要求4所述的平台交易风险识别方法，其特征在于，根据所述节点值、所述节点属性以及所述属性值生成所述初始异构图模型，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种基于多用户交易的平台交易风险识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的平台交易风险识别方法，其特征在于，确定所述最终异构图模型中的异常交互节点，包括：

3.根据权利要求1所述的平台交易风险识别方法，其特征在于，确定执行所述异常交互节点所对应的节点类簇，包括：

4.根据权利要求1所述的平台交易风险识别方法，其特征在于，所述根据平台的多个交易用户之间的关联数据生成初始异构图模型，包括：

5.根据权利要求4所述的平台交易风险识别方法，其特征在于，根据所述节点值、所述节点属性以及所述属性值生成所述初始异构图模型，包括：

6.根据权利要求5所述的平台交易风险识别方法，其特征在于，根据所述多个交易用户之间的同一关联属性下属性值对所述初始异构图模型进行边聚合以及权重量化，以生成最终异构图模型，包括：

7.根据权利要求6所述的平台交易风险识别方法，其特征在于，在根据所述最终异构图模型识别所述平台的多个交易用户所对应的交易风险之前，还包括：

8.根据权利要求1至7任一项所述的平台交易风险识别方法，其特征在于，所述关联数据包括：用户会员数据、用户风险评分数据、用户登录数据、用户门店交易数据、用户会话数据、用户钱包开通记录、钱包账户动账数据以及用户分享数据。

9.一种基于多用户交易的平台交易风险识别装置，其特征在于，包括：

10.根据权利要求9所述的平台交易风险识别装置，其特征在于，所述异...

【专利技术属性】
技术研发人员：付志超，冯嘉玮，付哲豪，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：