[发明专利]支付异常检测方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本公开涉及一种支付异常检测方法、装置、存储介质及电子设备，以提高支付异常检测的准确性。该方法包括：分别获取用户账号和与所述用户账号绑定的支付方式在支付过程中的特征数据，所述特征数据包括行为特征数据、消费特征数据和位置特征数据；根据所述特征数据，计算预设拓扑结构中表征所述用户账号的节点与表征所述支付方式的节点之间的相似度；根据节点之间的所述相似度，通过标签传播算法对所述预设拓扑结构中表征所述用户账号的节点与表征所述支付方式的节点的标签值进行更新；根据更新后的表征所述用户账号的节点与表征所述支付方式的节点的标签值，确定所述用户账号是否支付异常。

技术领域

本公开涉及信息技术领域，具体地，涉及一种支付异常检测方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着互联网的快速发展，在便利了日常生活的同时，也为不法分子提供了可趁之机。以互联网支付为例，由于其成交量大、监控手段不完善等特点，使得不法分子很容易隐藏在支付操作背后，完成刷单、套现等违法犯罪行为。

相关技术中，支付异常的检测主要是根据采集到的用户账号的支付数据，进行异常指数的计算，如果异常指数大于预设阈值，则确定支付异常。但是，由于预设阈值依赖人工设定，如果预设阈值设置得不准确，则会直接导致支付异常的判断结果不准确。并且，对于每个用户，预设阈值相同，因此无法针对不同的用户进行个性化检测，从而导致将仅有别于群体平均水平的正常支付行为确定为支付异常，影响支付异常检测的准确性。

发明内容

本公开的目的是提供一种支付异常检测方法、装置、存储介质及电子设备，以提高支付异常检测的准确性。

为了实现上述目的，第一方面，本公开提供一种支付异常检测方法，所述方法包括：

分别获取用户账号和与所述用户账号绑定的支付方式在支付过程中的特征数据，所述特征数据包括行为特征数据、消费特征数据和位置特征数据；

根据所述特征数据，计算预设拓扑结构中表征所述用户账号的节点与表征所述支付方式的节点之间的相似度，所述预设拓扑结构是根据与所述用户账号相关联的历史支付数据建立的；

根据节点之间的所述相似度，通过标签传播算法对所述预设拓扑结构中表征所述用户账号的节点与表征所述支付方式的节点的标签值进行更新；

根据更新后的表征所述用户账号的节点与表征所述支付方式的节点的标签值，确定所述用户账号是否支付异常。

可选地，所述根据更新后的表征所述用户账号的节点与表征所述支付方式的节点的标签值，确定所述用户账号是否支付异常，包括：

将更新后的表征所述用户账号的节点的标签值与更新后的表征支付方式的节点的标签值进行比对；

如果更新后的表征所述用户账号的节点与表征所述支付方式的节点的标签值不一致，则确定所述用户账号存在支付异常；

如果更新后的表征所述用户账号的节点与表征所述支付方式的节点的标签值一致，则确定所述用户账号不存在支付异常。

可选地，所述方法还包括：

根据与所述用户账号相关联的历史支付数据，建立所述预设拓扑结构；

将所述预设拓扑结构中每个节点对应的用户账号或支付方式与数据库中预存的数据进行比对，所述数据库中存储有异常用户账号和用户账号的异常支付方式；

如果用户账号或支付方式存在于所述数据库中，则将所述用于表征该用户账号或支付方式的节点的初始标签值置为第一数值；

如果用户账号或支付方式不存在于所述数据库中，则将所述用于表征该用户账号或支付方式的节点的初始标签值置为区别于所述第一数值的第二数值。