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(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CN112669053A(43)申请公布日2021.04.16(21)申请号202011401364.2G06F16/901(2019.01)(22)申请日2020.12.03G06F16/9035(2019.01)(71)申请人杭州未名信科科技有限公司地址311200浙江省杭州市萧山区宁围街道钱江世纪公园C区1幢101室申请人浙江省北大信息技术高等研究院(72)发明人王振众陈勇达陈曦麻志毅(74)专利代理机构北京辰权知识产权代理有限公司11619代理人刘广达(51)Int.Cl.G06Q30/02(2012.01)G06Q30/06(2012.01)G06Q10/06(2012.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称基于销售数据的欺诈群体识别方法、装置、设备及介质(57)摘要本发明公开了一种基于销售数据的欺诈群体识别方法,包括:根据电商用户的历史销售数据构建资金交易图;根据所述资金交易图计算买家之间的购买行为相似度,并根据所述相似度构建买家购买行为图;根据所述买家购买行为图以及预设的多标签群体分类算法将买家分为可重叠的多个群体;根据历史欺诈数据以及预设的风险传播函数识别出欺诈风险群体。根据本发明公开的欺诈群体识别方法,能够有效提高欺诈群体识别的效率、可靠性及准确性,且步骤简单,易于执行。CN112669053ACN112669053A权利要求书1/2页1.一种基于销售数据的欺诈群体识别方法,其特征在于,包括:根据电商用户的历史销售数据构建资金交易图;根据所述资金交易图计算买家之间的购买行为相似度,并根据所述相似度构建买家购买行为图;根据所述买家购买行为图以及预设的多标签群体分类算法将买家分为可重叠的多个群体;根据历史欺诈数据以及预设的风险传播函数识别出欺诈风险群体。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据电商用户的历史销售数据构建资金交易图,包括:将买家实体、卖家实体作为所述资金交易图的节点;将交易行为作为所述资金交易图的边;将交易金额作为所述资金交易图的边的权重;将交易时间作为所述资金交易图的边的标签。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,构建所述资金交易图之后,还包括:根据所述资金交易图的标签信息,获取属于预设时间段内的节点数据,得到预设时间段内的资金交易子图。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述资金交易图计算买家之间的购买行为相似度,并根据所述相似度构建买家购买行为图,包括:通过利用SimRank图结构节点相似度计算算法,计算买家之间的购买行为相似度;将买家实体作为所述买家购买行为图的节点,连接具有相似性的买家节点,并将所述相似度作为所述买家购买行为图的边的权重。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据历史欺诈数据以及预设的风险传播函数识别出欺诈风险群体,包括:根据历史欺诈数据得到所述买家购买行为图中的黑样本买家;根据欺诈案件类别,得到所述黑样本买家的欺诈类别风险值;以各个黑样本买家为核心,根据预设的风险传播函数计算所述买家购买行为图中的各个买家的风险值;将风险值的和最高的买家群体作为所述欺诈风险群体。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,当某节点受到不同方向的多个同类别黑样本买家的影响时,根据预设的风险值融合函数计算该类别总的风险值;当某节点受到不同方向不同类别的多个黑样本买家的影响时,分别计算各个类别的风险值。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据历史欺诈数据以及预设的风险传播函数识别出欺诈风险群体之后,还包括:对所述欺诈风险群体中的买家的风险值进行排序;将风险值较高的预设数量个买家作为高风险对象。8.一种基于销售数据的欺诈群体识别装置,其特征在于,包括:第一构建模块,用于根据电商用户的历史销售数据构建资金交易图;2CN112669053A权利要求书2/2页第二构建模块,用于根据所述资金交易图计算买家之间的购买行为相似度,并根据所述相似度构建买家购买行为图;分类模块,用于根据所述买家购买行为图以及预设的多标签群体分类算法将买家分为可重叠的多个群体;识别模块,用于根据历史欺诈数据以及预设的风险传播函数识别出欺诈风险群体。9.一种基于销售数据的欺诈群体识别设备,其特征在于,包括处理器和存储有程序指令的存储器,所述处理器被配置为在执行所述程序指令时,执行如权利要求1至7任一项所述的基于销售数据的欺诈群体识别方法。10.一种计算机可读介质,其特征在于,其上存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求1至7任一项所述的一种基于销售数据的欺诈群体识别方法。3CN112669053A说明书1/8页基于销售数据的欺诈群体识别方法、装置、设备及