风险账户识别方法、装置、电子设备及介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110852881A(43)申请公布日2020.02.28(21)申请号201910974027.3(22)申请日2019.10.14(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)发明人潘健民(74)专利代理机构北京众达德权知识产权代理有限公司11570代理人李娇(51)Int.Cl.G06Q40/04(2012.01)G06Q10/06(2012.01)权利要求书4页说明书15页附图2页(54)发明名称风险账户识别方法、装置、电子设备及介质(57)摘要本说明书实施例提供了一种风险账户识别方法、装置、电子设备及介质，通过待识别的多个目标账户的交易数据以及每个目标账户的属性数据，学习得到每个目标账户对应的特征向量，从而，基于每个目标账户对应的特征向量，从多个目标账户中确定风险账户集合，能够有效地提高识别风险账户集合的准确性。CN110852881ACN110852881A权利要求书1/4页1.一种风险账户识别方法，所述方法包括：获取待识别的多个目标账户的交易数据以及每个所述目标账户的属性数据；基于所述多个目标账户的交易数据以及每个所述目标账户的属性数据，学习得到每个所述目标账户对应的特征向量；基于每个所述目标账户对应的特征向量，从所述多个目标账户中确定风险账户集合。2.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述多个目标账户的交易数据以及每个所述目标账户的属性数据，学习得到每个所述目标账户对应的特征向量，包括：基于所述多个目标账户的交易数据，针对每个所述目标账户，生成满足预设相似条件的第一数据对和不满足所述预设相似条件的第二数据对，并对生成的第一数据对和第二数据对打标，其中，所述第一数据对和所述第二数据对均包括该目标账户，以及与该目标账户不同的另一目标账户；通过已打标的第一数据对、已打标的第二数据对以及每个所述目标账户的属性数据，学习得到每个所述目标账户对应的特征向量。3.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述多个目标账户的交易数据，针对每个所述目标账户，生成满足预设相似条件的第一数据对和不满足所述预设相似条件的第二数据对，包括：依次将每个所述目标账户作为第一目标账户，针对每个所述第一目标账户：基于所述多个目标账户的交易数据，从除该第一目标账户以外的剩余目标账户中，确定满足所述预设相似条件的第二目标账户以及不满足所述预设相似条件的第三目标账户；将该第一目标账户与所述第二目标账户组成所述第一数据对，将该第一目标账户与所述第三目标账户组成所述第二数据对。4.根据权利要求3所述的方法，所述交易数据中的每笔交易均包括付款方账户、收款方账户以及交易时间，所述目标账户为所述收款方账户，所述依次将每个所述目标账户作为第一目标账户，针对每个所述第一目标账户：基于所述多个目标账户的交易数据，从除该第一目标账户以外的剩余目标账户中，确定满足所述预设相似条件的第二目标账户以及不满足所述预设相似条件的第三目标账户，包括：基于所述多个目标账户的交易数据，按照同一付款方账户将所述多个目标账户划分为一个以上账户序列，其中，每个所述账户序列中的目标账户按照交易时间由早到晚的顺序排列；针对每个所述账户序列，依次将该账户序列中每个目标账户作为第一目标账户，并针对每个第一目标账户，将该账户序列的预设窗口内除该第一目标账户以外的每个目标账户分别作为所述第二目标账户，并从该第一目标账户对应的参考账户集合中，随机抽取一个以上目标账户分别作为所述第三目标账户，其中，所述参考账户集合为所有所述账户序列中，除该第一目标账户以及所述第二目标账户以外的目标账户组成的集合。5.根据权利要求2所述的方法，所述通过已打标的第一数据对、已打标的第二数据对以及每个所述目标账户的属性数据，学习得到每个所述目标账户对应的特征向量，包括：基于预设的嵌入矩阵序列，将每个所述目标账户的属性数据转化为一个稠密向量序列，并基于每个所述目标账户的稠密向量序列得到该目标账户对应的特征向量；基于所述已打标的第一数据对、所述已打标的第二数据对以及每个所述目标账户对应2CN110852881A权利要求书2/4页的特征向量，对所述嵌入矩阵序列进行调整，得到目标嵌入矩阵序列；针对每个所述目标账户，基于所述目标嵌入矩阵序列，将该目标账户的属性数据转化为一个稠密向量序列，并基于该稠密向量序列得到该目标账户对应的特征向量。6.根据权利要求5所述的方法，所述基于每个所述目标账户的稠密向量序列得到该目标账户对应的特征向量，包括：基于每个所述目标账户的稠密向量序列以及预设的权重矩阵，得到该目标账户对应的特征向量；所述基于所述已打标的第一数据对、所述已打标的第二数据对以及每个所述目标账户对