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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115293247A(43)申请公布日2022.11.04(21)申请号202210859441.1G06Q40/00(2012.01)(22)申请日2022.07.21(71)申请人支付宝(杭州)信息技术有限公司地址310000浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人李金膛陈亮田胜朱亮吴若凡但家旺孟昌华王维强(74)专利代理机构济南信达专利事务所有限公司37100专利代理师李世喆(51)Int.Cl.G06K9/62(2022.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)G06Q10/06(2012.01)权利要求书2页说明书12页附图4页(54)发明名称建立风险识别模型的方法、风险识别的方法及对应装置(57)摘要本说明书实施例提供了一种建立风险识别模型的方法、风险识别的方法及对应装置。其中方法包括:获取利用用户在N个时刻的网络行为数据构建的N个时刻的异构网络图,所述节点中的部分节点被标注有是否存在预设类型风险的标签;利用所述N个时刻的异构网络图训练得到所述风险识别模型,其中所述风险识别模型包括图神经网络、脉冲神经网络、拼接网络和映射网络;所述训练目标包括:最小化所述风险识别模型对节点的风险识别结果与标签之间的差异。本申请将图神经网络与脉冲神经网络结合,提出了基于脉冲神经网络的风险识别模型来捕捉动态图数据的结构和时序信息,以使得基于用户网络行为数据的风险识别更加准确。CN115293247ACN115293247A权利要求书1/2页1.一种建立风险识别模型的方法,其特征在于,该方法包括:获取利用用户在N个时刻的网络行为数据构建的N个时刻的异构网络图,所述异构网络图包括节点和边,所述节点包括行为主体和行为对象,所述边依据行为主体和行为对象之间的行为关系确定,所述N为大于1的正整数;所述节点中的部分节点被标注有是否存在预设类型风险的标签;利用所述N个时刻的异构网络图训练得到所述风险识别模型,其中所述风险识别模型包括图神经网络、脉冲神经网络、拼接网络和映射网络;所述图神经网络利用所述N个时刻的异构网络图得到各节点在所述N个时刻的第一表征向量;所述脉冲神经网络利用各节点在所述N个时刻的第一表征向量累积并更新膜电压,得到各节点在N个时刻的脉冲序列;所述拼接网络分别针对各节点将该节点在所述N个时刻的脉冲序列进行拼接,得到该节点的第二表征向量;所述映射网络用以利用各节点的第二表征向量确定各节点的风险识别结果;所述训练目标包括:最小化所述风险识别模型对节点的风险识别结果与标签之间的差异。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图神经网络采用图采样和聚合GraphSAGE网络;对于所述N个时刻中的每个时刻t,所述GraphSAGE网络针对各节点v,从t时刻的异构网络图中采样节点v的邻居节点以及从t时刻异构网络图相比较t‑1时刻的更新图数据中采样节点v的邻居节点;所述GraphSAGE利用节点v及其采样的邻居节点的信息,确定节点v在t时刻的第一表征向量。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述脉冲神经网络利用各节点在所述N个时刻的第一表征向量累积并更新膜电压,得到各节点在N个时刻的脉冲序列包括:脉冲神经网络利用节点v在t时刻的第一表征向量和t‑1时刻的膜电压进行膜电压累积,同时基于泄漏参数泄漏部分膜电压,得到t时刻的膜电压;若t时刻的膜电压达到t时刻的电压阈值时产生脉冲并将膜电压置为初始值;节点v在N个时刻是否产生脉冲的信息构成节点v在N个时刻的脉冲序列。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述t时刻的电压阈值是由t‑1时刻的电压阈值和t时刻是否产生脉冲得到的。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在所述训练过程中,每一轮迭代利用损失函数的取值更新所述风险识别模型的模型参数,直至满足预设的训练结束条件,所述模型参数包括所述泄漏参数。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于,在所述训练过程中进行模型参数的更新时,利用近似阶跃函数替代所述脉冲神经网络所采用的阶跃函数进行梯度计算,所述近似阶跃函数包括Sigmoid函数。7.一种风险识别的方法,其特征在于,该方法包括:获取利用用户在N个时刻的网络行为数据构建的N个时刻的异构网络图,所述异构网络图包括节点和边,所述节点包括行为主体和行为对象,所述边依据行为主体和行为对象之间的行为关系确定,所述N为大于1的正整数;将所述N个时刻的异构网络图和目标节点的信息输入风险识别模型,获得所述风险识别模型对所述目标节点的风险识别结果;2CN115293247A权利要求书2/2页其中,所述风险识别模型采用如权利要求1至6中任一项所述的方法预先建立。8.一种建立风险识别