[发明专利]互联网金融小微贷款的团伙欺诈识别方法及装置

权利要求书

1.一种互联网金融小微贷款的团伙欺诈识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

1)获取贷款申请用户的特征信息；

2)通过对比用户特征信息之间的相似度，来定义用户与用户之间的关系；

3)基于所定义的用户之间的关系构建用户的关系网络，一个用户代表一个节点，有关系的用户之间通过一条线连接，形成一个连通分支；

4)使用非监督学习算法寻找上述关系网络中的所有连通分支，每一个连通分支则对应着一个团体，所述团体至少包括两个用户；

5)若团体中的用户数量超过设定的阀值时，将该团体划分为异常可疑团体；

6)检测异常可疑团体，进一步分析该异常可疑团体的实体特征，若分析出该异常可疑团体欺诈嫌疑较大，则对其进行进一步调查。

2.根据权利要求1所述的互联网金融小微贷款的团伙欺诈识别方法，其特征在于，在步骤1)中，所述特征信息包括用户的登录设备指纹、登录ip、登录密码、申请时所使用的邮箱、通讯录信息、gps定位信息。

3.根据权利要求1所述的互联网金融小微贷款的团伙欺诈识别方法，其特征在于，在步骤3)中，所述关系网络为一种基于图的数据结构。

4.根据权利要求1所述的一种互联网金融小微贷款的团伙欺诈识别方法，其特征在于，在步骤5)中，所述阀值设定为三个。

5.根据权利要求1所述的互联网金融小微贷款的团伙欺诈识别方法，其特征在于，在步骤6)中，若一个异常可疑团体全部由男性构成、且年龄跨度在十岁以内，或者一个异常可疑团体全部由六十岁以上老年人构成，则认为该异常可疑团体欺诈嫌疑较大。

6.一种互联网金融小微贷款的团伙欺诈识别装置，其特征在于，所述识别装置包括：

信息获取模块，用于获取贷款申请用户的特征信息；

关系定义模块，用于通过对比用户特征信息之间的相似度来定义用户与用户之间的关系；

关系网络构建模块，用于根据所述关系定义模块所定义的用户之间的关系构建用户的关系网络，其中，一个用户代表一个节点，有关系的用户之间通过一条线连接，形成一个连通分支；

寻找模块，用于通过非监督学习算法寻找所述关系网络中的所有连通分支，每一个连通分支则对应着一个团体，所述团体至少包括两个用户；

筛选模块，用于筛选出异常可疑团体，所述异常可疑团体为用户数量超过设定阀值的团体；

检测分析模块，用于检测所述异常可疑团体的实体特征，分析出该异常可疑团体是否存在欺诈嫌疑。

7.根据权利要求6所述的互联网金融小微贷款的团伙欺诈识别装置，其特征在于，所述信息获取模块所获取的特征信息包括用户的登录设备指纹、登录ip、登录密码、申请时所使用的邮箱、通讯录信息、gps定位信息。

8.根据权利要求6所述的互联网金融小微贷款的团伙欺诈识别装置，其特征在于，所述关系网络构建模块所构建的关系网络为一种基于图的数据结构。

9.根据权利要求6所述的互联网金融小微贷款的团伙欺诈识别装置，其特征在于，所述异常可疑团体为用户数量超过三个的团体。

10.根据权利要求6所述的互联网金融小微贷款的团伙欺诈识别装置，其特征在于，所述异常可疑团体的实体特征包括该异常可疑团体中所有用户的性别、年龄以及年龄跨度，如果一个异常可疑团体全部由男性构成、且年龄跨度在十岁以内，或者一个异常可疑团体全部由六十岁以上老年人构成，则认为该异常可疑团体存在欺诈嫌疑。