【技术实现步骤摘要】
本申请属于支付，尤其涉及一种风险账户识别方法、装置、设备、存储介质及产品。
技术介绍
1、随着支付技术的不断发展，目前电子支付已成为用户的主流支付方式之一。在电子支付迅速发展的时代背景下，不合规资金转移的现象日益增多，这对金融安全提出了挑战。
2、目前，对存在不合规资金转移情况的风险账户进行识别的传统识别方式主要是：基于传统的神经网络对每个账户自身的转账行为特征进行分析，从而确定该账户是否是风险账户。
3、这样，会导致存在如下几个问题：一是对已知风险账户的利用程度不足，没有发挥其应有的价值；二是面对每日数据量巨大的转账信息，传统识别方式计算复杂度高，耗时巨大，无法快速有效地识别出潜在的风险账户；三是不同账户的转账信息之间具有稀疏特性，使得现有模型在处理这类数据时准确率低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种风险账户识别方法、装置、设备、存储介质及产品，能够充分利用已知风险账户，发挥其应用的价值，有效降低计算复杂度，提高风险账户的识别效率和识别准确率。
2、第一方面，本申请实施例提供一种风险账户识别方法，该方法包括：
3、获取多个账户之间的转账信息，并根据所述转账信息构建以账户为节点、账户之间的转账关系为连接边的目标转账网络图，所述多个账户中包括至少一个已知风险账户；
4、基于所述目标转账网络图，对目标节点进行量子态制备处理，得到多个第一量子比特，所述目标节点为所述目标转账网络图中的任一节点；
5、利用量子神
6、根据所述目标转账网络图中多个节点分别对应的图嵌入特征信息，确定目标账户对应的节点与所述已知风险账户对应的节点之间的相似度，所述目标账户包括所述多个账户中除所述已知风险账户之外的账户；
7、根据所述相似度从所述目标账户中识别风险账户。
8、第二方面，本申请实施例提供了一种风险账户识别装置，该装置包括：
9、网络图构建模块，用于获取多个账户之间的转账信息，并根据所述转账信息构建以账户为节点、账户之间的转账关系为连接边的目标转账网络图，所述多个账户中包括至少一个已知风险账户；
10、量子态制备模块，用于基于所述目标转账网络图，对目标节点进行量子态制备处理，得到多个第一量子比特，所述目标节点为所述目标转账网络图中的任一节点；
11、图嵌入处理模块，用于利用量子神经网络，基于所述多个第一量子比特对所述目标节点进行图嵌入处理，得到与所述目标节点对应的图嵌入特征信息；
12、相似度确定模块，用于根据所述目标转账网络图中多个节点分别对应的图嵌入特征信息，确定目标账户对应的节点与所述已知风险账户对应的节点之间的相似度，所述目标账户包括所述多个账户中除所述已知风险账户之外的账户；
13、账户识别模块，用于根据所述相似度从所述目标账户中识别风险账户。
14、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
15、处理器执行所述计算机程序指令时实现如第一方面的任一项实施例中所述的风险账户识别方法的步骤。
16、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面的任一项实施例中所述的风险账户识别方法的步骤。
17、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行如第一方面的任一项实施例中所述的风险账户识别方法的步骤。
18、本申请实施例中的风险账户识别方法、装置、设备、存储介质及产品，通过利用多个账户之间的转账信息，构建目标转账网络图，并对该目标转账网络图中的各个节点进行量子态制备处理，进而利用量子神经网络对各个节点分别进行图嵌入处理，得到各个节点对应的图嵌入特征信息，进而利用图嵌入特征信息对待识别的目标账户所对应的节点与已知风险账户所对应的节点进行相似度计算，并根据相似度从待识别的目标账户中识别出潜在的风险账户。这样，由于本申请实施例中充分利用已知风险账户识别其他潜在的风险账户，因此可以发挥其应有的价值。另外，由于本申请实施例是采用量子理论并使用量子神经网络对各个账户所对应的节点进行表征的，因此，相较于传统神经网络算法，量子神经网络算法的计算复杂度更低，能够有效降低计算复杂度，提高风险账户的识别效率。并且，由于量子神经网络算法可以有效处理具有稀疏特性的数据，因此可以提高风险账户的识别准确率。
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1.一种风险账户识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标转账网络图，对目标节点进行量子态制备处理，得到多个第一量子比特，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述邻接矩阵，对所述目标转账网络图中的目标节点进行量子态制备处理，得到多个第一量子比特，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述量子神经网络包括多个量子神经网络层；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，一个所述量子神经网络层中包括量子旋转门网络和量子纠缠网络；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述量子旋转门网络中包括多层量子线路，一层量子线路对应处理一个第一目标量子比特。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，一层所述量子线路中包括串联的至少两个量子门，所述至少两个量子门中包括沿y轴旋转的量子门和沿z轴旋转的量子门中的至少一项。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述至少两个量子门包括第一量子门、第二量子门和第三量子门，其中，所述第一
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述目标转账网络图中多个节点分别对应的图嵌入特征信息，确定目标账户对应的节点与所述已知风险账户对应的节点之间的相似度之前，所述方法还包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据与所述目标节点对应的图嵌入特征信息对所述量子神经网络进行训练，得到训练后的量子神经网络，包括：
11.根据权利要求1-10任一项所述的方法，其特征在于，所述获取多个账户之间的转账信息，并根据所述转账信息构建以账户为节点、账户之间的转账关系为连接边的目标转账网络图，包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，在所述多个第一账户中包括所述已知风险账户的情况下，所述根据所述目标转账网络图中多个节点分别对应的图嵌入特征信息，确定目标账户对应的节点与所述已知风险账户对应的节点之间的相似度，包括：
13.一种风险账户识别装置，其特征在于，所述装置包括：
14.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-12任意一项所述的风险账户识别方法的步骤。
16.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-12任意一项所述的风险账户识别方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种风险账户识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标转账网络图，对目标节点进行量子态制备处理，得到多个第一量子比特，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述邻接矩阵，对所述目标转账网络图中的目标节点进行量子态制备处理，得到多个第一量子比特，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述量子神经网络包括多个量子神经网络层；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，一个所述量子神经网络层中包括量子旋转门网络和量子纠缠网络；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述量子旋转门网络中包括多层量子线路，一层量子线路对应处理一个第一目标量子比特。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，一层所述量子线路中包括串联的至少两个量子门，所述至少两个量子门中包括沿y轴旋转的量子门和沿z轴旋转的量子门中的至少一项。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述至少两个量子门包括第一量子门、第二量子门和第三量子门，其中，所述第一量子门和所述第三量子门为沿z轴旋转的量子门，所述第二量子门为沿y轴旋转的量子门。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述目标转账网络图中多个节点分别对应的图嵌入特征信息，确定目标账户对...
【专利技术属性】
技术研发人员：艾博轩，汤韬，郑建宾，高鹏飞，杨燕明，
申请(专利权)人：中国银联股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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