[发明专利]资金流动中关键节点的风险识别方法、装置及计算设备

权利要求书

1.一种资金流动中关键节点的风险识别方法，其特征在于，所述方法包括：

根据采集的资金流动数据构建节点的有向图；

从所述有向图中筛选出重要节点；

根据所述重要节点的资金转移量获取关键节点；

对所述关键节点应用聚类算法进行风险识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据采集的资金流动数据构建节点的有向图，包括：

采集各节点的资金流动数据；

根据任意两个节点间的资金往来情况构建节点的邻接矩阵；

根据所述邻接矩阵构建节点的所述有向图，剪头表示有资金往来的任意两个节点间的资金流向。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述有向图中筛选出重要节点，包括：

根据所述有向图获取各节点资金流动情况；

根据所述资金流动情况计算节点的评估指标；

根据所述评估指标计算节点的重要性系数，获取重要节点。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，任一节点u所述评估指标包括：吞吐量tpv、连接数ln、流通量fv以及规范节点中心性C'_D，满足以下关系式：

其中，w_ui是节点u到节点i的流出量，w_ju是节点j到节点u的流入量，A_ui是节点u的流出节点数，A_ju是节点u的流入节点数，n为所述邻接矩阵图中的总节点数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述评估指标计算节点的重要性系数，获取重要节点，包括：

根据吞吐量tpv、连接数ln、流通量fv以及规范节点中心性C'_D计算节点的重要性系数I，满足以下关系式：

其中，a₁、a₂、a₃、a₄为权值，a₁+a₂+a₃+a₄＝1；

按所述重要性系数从大到小排列，取前第一预设数量的节点作为所述重要节点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述重要节点的资金转移量获取关键节点，包括：

简化所述有向图；

根据简化的所述有向图计算任一所述重要节点的评估指标；

按所述评估指标从大到小排列，取前第二预设数量的所述重要节点作为所述关键节点。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述关键节点应用聚类算法进行风险识别，包括：

对所述关键节点进行聚类分组，获取多个分组样本；

计算每个分组样本的变量偏差指数和异常指数；

确定异常指数最大的分组样本为异常风险样本；

计算所述异常风险样本中任一属性的所述变量偏离指数；

将所述变量偏离指数从大到小排列，获取第三预设数量的属性为所述异常风险样本的异常原因。

8.一种资金流动中关键节点的风险识别装置，其特征在于，所述装置包括：

有向图构建单元，用于根据采集的资金流动数据构建节点的有向图；

重要节点筛选单元，用于从所述有向图中筛选出重要节点；

关键节点获取单元，用于根据所述重要节点的资金转移量获取关键节点；

风险识别单元，用于对所述关键节点应用聚类算法进行风险识别。

9.一种计算设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行根据权利要求1-7任一项所述资金流动中关键节点的风险识别方法的步骤。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行根据权利要求1-7任一项所述资金流动中关键节点的风险识别方法的步骤。