[发明专利]商户业务周转异常的识别方法及装置

权利要求书

1.一种商户业务周转异常识别方法，包括：

计算机设备读取商户的贸易日时序，所述计算机设备通过计算所述贸易日时序的功率谱，得到所述商户的业务周转周期，并根据商户的业务周转周期对商户进行聚类，并在每一类的商户中，分别抽取业务周转异常的商户对应的交易特征样本数据，以及业务周转正常的商户对应的交易特征样本数据，并为该类用户中抽取的每个所述样本数据打上标记；

所述计算机设备对每一类的商户，分别使用该类商户中抽取的所述交易特征样本数据训练该类商户对应的贸易状况监控模型；

所述计算机设备读取待识别的商户的交易特征，将待识别的商户的交易特征输入所述商户的类所对应的贸易状况监控模型，从所述贸易状况监测模型输出识别该商户是否业务周转异常的信号。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述计算机设备通过计算所述贸易日时序的功率谱，得到所述商户的业务周转周期，并根据商户的业务周转周期对商户进行聚类，包括：

根据所述商户的贸易发生日和对应的贸易金额，确定商户的贸易日时序；

利用功率谱计算模型，根据所述商户的贸易日时序确定商户的第一贸易周转周期；

通过对所述商户的第一周转周期进行分箱，获得所述商户的第二贸易周转周期，作为所述商户的业务周转周期；

利用层次聚类模型，对所述商户的业务周转周期进行聚类。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述对每一类的商户，分别使用该类商户中抽取的所述交易特征样本数据训练该类商户对应的贸易状况监控模型之前，还包括：对每一类的商户，采用分类算法构建贸易状况监控模型。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述将待识别的商户的交易特征输入所述商户的类所对应的贸易状况监控模型之前，还包括：对每一类的商户，根据贸易异常商户的占比随时间达到平稳时对应的时间点，确定该类的商户的观察窗口。

5.如权利要求4所述的方法，其中，所述将待识别的商户的交易特征输入所述商户的类所对应的贸易状况监控模型的步骤中，所述商户的交易特征是指在所述商户的类所对应的观察窗口中的交易特征。

6.如权利要求1-5的任意一项所述的方法，其中，所述交易特征包含以下任意一种或它们的任意组合：商户在指定时间范围内的贸易量、贸易间隔、贸易次数、贸易类型、周转周期、周转频次。

7.一种商户业务周转异常的识别装置，其特征在于，包括：

聚类和抽取模块，用于读取商户的贸易日时序，通过计算所述贸易日时序的功率谱，得到所述商户的业务周转周期，并根据商户的业务周转周期对商户进行聚类，并在每一类的商户中，分别抽取业务周转异常的商户对应的交易特征样本数据，以及业务周转正常的商户对应的交易特征样本数据，并为该类用户中抽取的每个所述样本数据打上标记；

训练模块，用于对每一类的商户，分别使用该类商户中抽取的所述交易特征样本数据训练该类商户对应的贸易状况监控模型；

监测模块，用于读取待识别的商户的交易特征，将待识别的商户的交易特征输入所述商户的类所对应的贸易状况监控模型，从所述贸易状况监测模型输出识别该商户是否业务周转异常的信号。

8.如权利要求7所述的装置，其中，所述聚类和抽取模块还包括：

贸易日时序子模块，用于根据所述商户的贸易发生日和对应的贸易金额，确定商户的贸易日时序；

第一贸易周转周期子模块，用于利用功率谱计算模型，根据所述商户的贸易日时序确定商户的第一贸易周转周期；

第二贸易周转周期子模块，用于通过对所述商户的第一周转周期进行分箱，获得所述商户的第二贸易周转周期，作为所述商户的业务周转周期；

聚类子模块，用于利用层次聚类模型，对所述商户的业务周转周期进行聚类。

9.一种商户业务周转异常的识别设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机可执行指令；以及，

处理器，用于在执行所述计算机可执行指令时实现如权利要求1至6中任意一项所述的方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1至6中任意一项所述的方法中的步骤。