[发明专利]一种高风险银行卡的识别方法及装置

权利要求书

1.一种高风险银行卡的识别方法，其特征在于，包括：

根据待识别银行卡的交易数据，确定所述待识别银行卡的N个卡属性中任两个卡属性之间的关联性，其中N2；

将所述待识别银行卡的N个卡属性按照高风险银行卡的卡属性的聚类方式进行划分，并根据所述任两个卡属性之间的关联性，利用图团体检测法计算所述待识别银行卡的模块性分数值；其中，所述高风险银行卡的卡属性的聚类方式为利用所述图团体检测法进行划分的；

至少根据所述待识别银行卡的模块性分数值，确定所述待识别银行卡的风险等级；

所述待识别银行卡的模块性分数值利用以下公式计算：

其中，M为所述待识别银行卡的模块性分数值；L为边的数量，即所述待识别银行卡的卡属性之间连线的数量；N为顶点的数量，即所述待识别银行卡的卡属性的数量；A_ij为邻接矩阵中的值，即第i卡属性与第j卡属性之间的值；k_i为第i顶点的度，即与第i卡属性的关系紧密的卡属性的数量；c_i为顶点i的聚类，即第i卡属性的聚类；δ是克罗内克函数，c_i与c_j相等则返回1，不等则返回0。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待识别银行卡的交易数据，确定所述待识别银行卡的N个卡属性中任两个卡属性之间的关联性，包括：

获取所述待识别银行卡的交易数据；

将所述待识别银行卡的交易数据输入关联模型，根据所述待识别银行卡的交易数据之间的相关性，确定所述待识别银行卡的卡属性之间的关联性。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高风险银行卡的卡属性的聚类方式根据以下方式确定：

获取所述高风险银行卡的交易数据；

将所述高风险银行卡的交易数据输入关联模型中，根据所述高风险银行卡的交易数据之间的相关性，确定所述高风险银行卡的卡属性之间的关联性；

根据所述高风险银行卡的卡属性之间的关联性，利用所述图团体检测法确定所述高风险银行卡的聚类方式。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述高风险银行卡的卡属性之间的关联性，利用所述图团体检测法确定高风险银行卡的聚类方式，包括：

将所述高风险银行卡的任一卡属性作为一个第一集，利用所述图团体检测法计算所述高风险银行卡的卡属性的第一模块性分数值；

将任意两个第一集聚类为一个集，利用所述图团体检测法计算所述高风险银行卡的卡属性的多个第二模块性分数值，将所述第二模块性分数值最高的聚类方式得出的集作为第二集；

将任意两个第二集聚类为一个集，利用所述图团体检测法计算所述高风险银行卡的卡属性的多个第三模块性分数值，将所述第三模块性分数值最高的聚类方式得出的集作为第三集；

以此类推，直至所有卡属性聚类为一个集，利用所述图团体检测法计算所述高风险银行卡的所有卡属性聚类为一个集的第N模块性分数值；

将所述第一模块性分数值至所述第N模块性分数值之间数值最高的模块性分数值对应的聚类方式作为所述高风险银行卡的聚类方式。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少根据所述待识别银行卡的模块性分数值，确定所述待识别银行卡的风险等级，包括：

获取所述高风险银行卡的模块性分数值；

若所述待识别银行卡的模块性分数值与所述高风险银行卡的模块性分数值越接近，所述待识别银行卡的风险等级越高。