[发明专利]风险群体的预测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种风险群体的预测方法，其特征在于，应用于计算机设备，所述计算机设备存储有表征多个第一用户之间的相似关系的关联关系图，每一所述第一用户对应一个用于表征该第一用户的交易特征的用户特征序列，所述方法包括：

获取当前交易的第二用户的用户特征序列，其中，所述第二用户的用户特征序列用于表征所述第二用户进行所述当前交易的交易特征；

依据所述第二用户的用户特征序列及每一所述第一用户的用户特征序列更新所述关联关系图，所述关联关系图包括多个顶点及至少一个边，每一所述顶点代表一个所述第一用户，每一条边代表该边关联的两个顶点对应的所述第一用户之间的相似度；

从更新后的所述关联关系图中，以所述第二用户为起点确定满足预设连通关系的风险群体；

所述依据所述第二用户的用户特征序列及每一所述第一用户的用户特征序列更新所述关联关系图的步骤包括：

依据所述第二用户的用户特征序列及每一所述第一用户的用户特征序列计算所述第二用户与每一所述第一用户之间的相似度；

依据目标相似度更新所述关联关系图，其中，所述目标相似度为所述第二用户与所述第一用户之间大于第一阈值的相似度；

所述从更新后的所述关联关系图中，以所述第二用户为起点确定满足预设连通关系的风险群体的步骤包括：

在更新后的所述关联关系图中，查找以所述第二用户为起点且满足预设连通关系的目标子图；

当所述目标子图中包括的节点个数大于第二阈值时，将所述目标子图的节点对应的用户组成的群体确定为风险群体。

2.如权利要求1所述的风险群体的预测方法，其特征在于，所述用户特征序列包括多个特征，每一所述特征对应一个特征权重，所述依据第二用户的用户特征序列及每一所述第一用户的用户特征序列计算所述第二用户与每一所述第一用户之间的相似度的步骤包括：

计算所述第二用户的每一特征与每一所述第一用户对应特征之间的海明距离；

依据所述第二用户的每一特征与每一所述第一用户对应特征之间的海明距离及每一特征对应的特征权重，得到所述第二用户与每一所述第一用户之间的相似度。

3.如权利要求1所述的风险群体的预测方法，其特征在于，所述关联关系图中每一边均对应一个边属性，每一边属性均包括相似度，所述每一边的边属性的相似度为与该边关联的两个顶点之间的相似度，所述依据目标相似度更新所述关联关系图的步骤包括：

将所述目标相似度关联的第一用户作为目标用户；

若所述第二用户对应的顶点存在于所述关联关系图中，则用所述目标相似度更新所述关联关系图中、所述第二用户对应的顶点与所述目标用户对应的顶点之间的目标边的相似度；

若所述第二用户对应的顶点不存在于所述关联关系图中，则将所述第二用户加入至所述关联关系图中，并将所述目标相似度作为所述第二用户对应的顶点与所述目标用户对应的顶点之间的目标边的相似度。

4.如权利要求3所述的风险群体的预测方法，其特征在于，所述关联关系图中每一边的属性还包括相似特征，所述每一边的边属性的相似特征为该边关联的两个顶点对应的第一用户的用户特征序列中满足预设相似条件的特征，所述方法还包括：

对所述风险群体对应的所述关联关系图的目标子图中的相似特征进行统计，得到所述相似特征的统计结果。