[发明专利]一种消费行为数据的分析方法和装置

说明书

本发明公开了一种消费行为数据的分析方法，包括：采用滑动窗口方式采集消费行为数据；根据每个窗口采集到的消费行为数据构建每个窗口对应的消费者和商户的关系图；构建预设时间段T对应的消费者和商户的关系图；根据预设时间段T对应的消费者和商户的关系图，计算消费者之间的相似度，得到消费者的相似度矩阵，相似度矩阵对消费者进行聚类。

技术领域

本发明涉及数据处理技术，尤其涉及一种消费行为数据的分析方法和装置。

背景技术

当前信用卡违规套现等异常消费行为的风险日益凸显，对社会造成众多不良影响。而且套现等异常消费手段越来越隐蔽，技术性越来越强，手法越来越专业，逐渐呈现团伙化、专业化的特征。

目前，针对套现等此类异常消费行为的识别主要依靠的是业务专家对用户的消费行为记录进行直接人工审核或者根据卡片和商户的交易特征，构建专家规则进行识别。

若采用业务专家规则直接进行识别，一方面不同专家的评判标准不同，导致识别结果的主观性太大，识别结果的稳定性太差；另一方面还因为审核量往往较大，会导致识别效率非常的低下，完全不适应于当下电子银行大规模记录的业务场景需求。

而简单的专家规则由于形式简单，且规则的制定又非常依赖于专家的经验，很难应对多种多样的异常消费行为模式，会造成比较大的漏报率。

发明内容

本发明提供一种消费行为数据的分析方法和装置，能够提高异常消费行为的识别效率和准确率。

本发明一方面提供一种消费行为数据的分析方法，包括：

采用滑动窗口方式采集消费行为数据；每个所述窗口采集的所述消费行为数据包括至少一条消费行为记录；每条消费行为记录包括：消费者信息、商户信息以及消费行为发生的时间；

根据每个窗口采集到的消费行为数据构建每个窗口对应的消费者和商户的关系图；

构建预设时间段T对应的消费者和商户的关系图；

根据预设时间段T对应的消费者和商户的关系图，计算消费者之间的相似度，得到消费者的相似度矩阵，根据所述相似度矩阵对消费者进行聚类。

在一可实施方式中，每个所述窗口的长度相同，相邻的两个窗口的长度有预定时长的重叠，所述预定时长小于所述窗口的长度。

在一可实施方式中，所述消费者和商户的关系图为二部图；

所述二部图为无权图或有权图；

所述无权图表示所述消费者和所述商户之间产生了消费行为；

所述有权图表示所述消费者和所述商户之间产生了消费行为，以及产生的消费行为的次数。

在一可实施方式中，所述构建预设时间段T对应的消费者和商户的关系图，包括：

将所述预设时间段T内所有窗口的无权二部图进行合并，得到所述预设时间段T对应的二部图；或者，

针对所述预设时间段T内包含的每个窗口对应的有权二部图进行如下处理：将第i个窗口和第i-1个窗口的重叠时长内的消费行为记录进行比对，确定该重叠时长内存在的两条相同的消费行为记录，在第i个窗口的对应的有权二部图中将该消费行为记录对应的关系删除；将进行所述处理后的每个窗口对应的有权二部图进行合并得到所述预设时间段T对应的有权二部图。

在一可实施方式中，根据预设时间段T对应的消费者和商户的无权二部图，计算消费者之间的相似度，包括：

两个消费者之间的相似度w为：

其中，根据预设时间段T对应的消费者和商户的有权二部图，计算消费者之间的相似度，包括：