【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常识别模型，而后通过规则或模型来识别过滤对应的用户。
3、从上面描述可以得知，现有防控技术手段偏向于对单用户的异常行为侦测防控。从各维度构建用户的异常行为指标，然后基于指标部署防控规则、建立分类评分模型或异常识别模型。而不合规套利更多是团伙操作模式，故现有技术中的相关方法难以识别团伙行为。
技术实现思路
1、本专利技术
2、本专利技术的一个目的在于提供一种基于多用户交易的平台交易风险识别方法，该方法基于不合规用户之间的聚集性、交互性、关联性的特点，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。
3、本专利技术的另一个目的在于提供一种基于多用户交易的平台交易风险识别装置。本专利技术的另一个目的在于提供一种电子设备，该电子设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述基于多用户交易的平台交易风险识别方法的步骤。本专利技术的还一个目的在于提供一种可读介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述基于多用户交易的平台交易风险识别方法的步骤。
4、为解决本申请
技术介绍
中的技术问题，本专利技术提供以下技术方案：
5、第一方面，本专利技术提供一种基于多用户交易的平台交易风险识别方法包括：
6、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；
7、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；
8、确定所述最终异构图模型中的异常交互节点以及执行所述异常交互节点所对应的节点类簇；
9、根据所述异常交互节点以及所述节点类簇识别所述平台的多个交易用户所对应的交易风险。在本专利技术的一实施例中，确定所述最终异构图模型中的异常交互节点，包括：
10、确定所述最终异构图模型中所有节点的度数分布；
11、对所述度数分布进行k-s校验，以确定所述异常交互节点。
12、在本专利技术的一实施例中，确定执行所述异常交互节点所对应的节点类簇，包括：
13、对所述最终异构图模型中的异常节点进行聚类，以确定所述节点类簇。
14、在本专利技术的一实施例中，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：
15、抽取所述关联数据，以生成所述初始异构图模型的节点值、节点属性以及属性值；其中，所述节点值为用户id、所述节点属性为多个用户之间的关联边类型、所述属性值为节点属性的具体数值；
16、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。
17、在本专利技术的一实施例中，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：
18、根据所述节点值生成所述初始异构图模型的节点；
19、将具有同样属性值的节点连接，以生成所述初始异构图模型的边；
20、根据所述节点以及所述边生成所述初始异构图模型。
21、在本专利技术的一实施例中，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：
22、将所述同一关联属性下的多条边聚合为一条边；
23、根据所述多条边的数量生成所述一条边的权重；
24、根据聚合后的边以及所述权重对所述初始异构图模型进行边聚合以及权重量化，以生成所述最终异构图模型。
25、在本专利技术的一实施例中，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：
26、对至少一个所述关联属性下的边添加附加属性值；
27、根据所述权重以及所述附加属性值对所述最终异构图模型进行修剪。
28、在本专利技术的一实施例中，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。
29、第二方面，本专利技术提供一种基于多用户交易的平台交易风险识别装置，该装置包括：
30、初始模型生成模块，用于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；
31、最终模型生成模块，用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；
32、异常节点确定模块，用于确定所述最终异构图模型中的异常交互节点以及执行所述异常交互节点所对应的节点类簇；
33、黑灰群体识别模块，用于根据所述异常交互节点以及所述节点类簇识别所述平台的多个交易用户所对应的交易风险。
34、在本专利技术的一实施例中，所述异常节点确定模块包括：
35、度数分布确定单元，用于确定所述最终异构图模型中所有节点的度数分布；
36、度数分布校验单元，用于对所述度数分布进行k-s校验，以确定所述异常交互节点。
37、在本专利技术的一实施例中，所述异常节点确定模块还包括：
38、异常节点聚类单元，用于对所述最终异构图模型中的异常节点进行聚类，以确定所述节点类簇。
39、在本专利技术的一实施例中，所述初始模型生成模块包括：
40、关联数据抽取单元，用于抽取所述关联数据，以生成所述初始异构图模型的节点值、节点属性以及属性值；其中，所述节点值为用户id、所述节点属性为多个用户之间的关联边类型、所述属性值为节点属性的具体数值；
41、初始模块生成单元，用于根据所述节点值、所述节点属性以及所述属本文档来自技高网...
【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：
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
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，所述异常节点确定模块包括：
11.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，所述异常节点确定模块还包括：
12.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，所述初始模型生成模块包括：
13.根据权利要求12所述的平台交易风险识别装置，其特征在于，所述初始模块生成单元包括：
14.根据权利要求13所述的平台交易风险识别装置，其特征在于，所述最终模型生成模块包括：
15.根据权利要求14所述的平台交易风险识别装置，其特征在于，还包括：
16.根据权利要求9至15任一项所述的平台交易风险识别装置，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。
17.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的基于多用户交易的平台交易风险识别方法的步骤。
18.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至8任一项所述的基于多用户交易的平台交易风险识别方法的步骤。
19.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的基于多用户交易的平台交易风险识别方法的步骤。
...【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：
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