[发明专利]用于确定交易关联性的方法及装置

说明书

本说明书实施例提供了一种用于确定交易关联性的方法及装置，在该方法中，从主体特征向量集中获取交易所涉及的交易发起方主体和交易接收方主体的主体特征向量，从关系特征向量集中获取交易发起方主体和交易接收方主体之间的关系特征向量，主体特征向量集和关系特征向量集属于同一向量空间，主体特征向量集和关系特征向量集基于知识图谱确定。再基于所获取的主体特征向量和关系特征向量来确定交易的交易关联性。

技术领域

本说明书实施例涉及人工智能技术领域，具体地，涉及用于确定交易关联性的方法及装置。

背景技术

交易在日常生活中无处不在，小的交易包括针对个人的商品买卖，大的交易包括针对组织或机构的股权交易、进出口交易、证券交易等。交易由交易发起方和交易接收方共同完成。例如，B2B（Business-to-Business）商业模式是企业与企业之间通过网络进行数据信息交换及传递来开展交易。

一般来说，交易双方之间不存在关联关系，如果交易双方之间存在关联关系，则该关联关系会影响交易双方的交易的交易关联性。交易双方的关联关系越紧密，则可以认为交易双方的交易的交易关联性越大。而交易关联性会影响交易的真实性，当交易关联性达到一定程度时，可以认为交易是虚假交易，然后对虚假交易进行相应地处理。

发明内容

鉴于上述，本说明书实施例提供了一种用于确定交易关联性的方法及装置。在该方法及装置中，利用交易发起方主体和交易接收方主体的主体特征向量和关系特征向量来确定交易关联性，这样所确定的交易关联性针对该关系特征向量所表征的关联关系，在交易关联性仅针对特定关联关系的情况下，避免了其他关联关系对交易关联性的影响，从而提高了针对特定关联关系的交易关联性的精确度。此外，利用主体特征向量集和关系特征向量集可以对交易的交易关联性进行实时评估，提高了针对交易评估的时效性。

根据本说明书实施例的一个方面，提供了一种用于确定交易关联性的方法，包括：从主体特征向量集中获取交易所涉及的交易发起方主体和交易接收方主体的主体特征向量，以及从关系特征向量集中获取所述交易发起方主体和所述交易接收方主体之间的关系特征向量；以及基于所获取的主体特征向量和关系特征向量来确定所述交易的交易关联性，其中，所述主体特征向量集和所述关系特征向量集属于同一向量空间，以及所述主体特征向量集和所述关系特征向量集基于用于反映主体之间的关联关系的知识图谱确定，所述知识图谱包括节点和边，所述节点表征主体，以及所述边表征主体之间的关联关系。

可选地，在上述方面的一个示例中，所述关系特征向量集包括的每个关系特征向量对应一种关联关系，基于所获取的主体特征向量和关系特征向量来确定所述交易的交易关联性包括：针对每种关联关系，基于一个交易主体的主体特征向量以及另一对端交易主体的主体特征向量与该关联关系所对应的关系特征向量的和向量，来确定所述交易发起方主体和所述交易接收方主体之间针对所述关联关系的关系关联度；以及根据所确定的关系关联度，确定所述交易的交易关联性。

可选地，在上述方面的一个示例中，针对每种关联关系，基于一个交易主体的主体特征向量以及另一对端交易主体的主体特征向量与该关联关系所对应的关系特征向量的和向量，来确定所述交易发起方主体和所述交易接收方主体之间针对所述关联关系的关系关联度包括：针对每种关联关系，确定一个交易主体的主体特征向量以及另一对端交易主体的主体特征向量与该关联关系所对应的关系特征向量的和向量之间的向量距离，作为所述交易发起方主体和所述交易接收方主体之间针对所述关联关系的关系关联度。

可选地，在上述方面的一个示例中，所述向量距离包括欧式距离、马氏距离、汉明距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、相关距离、杰卡德距离以及闵可夫斯基距离中的一种。

可选地，在上述方面的一个示例中，所述关联关系包括以下关联关系中的至少一种：法人关系、职位关系、持股关系、资金关系、同介质关系、同地址关系、同通信方式关系、app好友关系和家庭成员关系。