[发明专利]一种信用卡养卡套现团体识别的方法及系统在审
申请号: | 202010610974.7 | 申请日: | 2020-06-30 |
公开(公告)号: | CN111754337A | 公开(公告)日: | 2020-10-09 |
发明(设计)人: | 刘胜;梁淑云;马影;陶景龙;王启凡;魏国富;徐明;殷钱安;余贤喆;周晓勇 | 申请(专利权)人: | 上海观安信息技术股份有限公司 |
主分类号: | G06Q40/02 | 分类号: | G06Q40/02;G06K9/62;G06F16/36 |
代理公司: | 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 | 代理人: | 张景云 |
地址: | 200333 上海市浦东新*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 信用卡 养卡套现 团体 识别 方法 系统 | ||
1.一种信用卡养卡套现团体识别方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1.疑似养卡套现数据获取,至少获取运营商通话及银行流水数据,作为待聚类数据;
S2.特征提取,针对待聚类数据进行特征构造,得到基本特征、通话特征及交易特征;
S3.聚类分析,采用均值漂移聚类算法对基本特征、通话特征及交易特征进行分析,得到均值漂移聚类模型及聚类结果;
S4.类别确定,获取带有标签的养卡套现用户清单数据,并对清单数据进行特征提取,然后将提取的特征输入均值漂移聚类模型进行聚类,根据标签与聚类结果对应关系,确定疑似养卡套现数据中用户所处的类别,进而得到疑似养卡套现用户对象清单;
S5.知识抽取,针对疑似养卡套现数据进行实体抽取、关系抽取,属性抽取;
S6.知识图谱构建,将抽取的实体数据、关系数据,属性数据导入neo4j数据库中,得到知识图谱;
S7.特征挖掘,基于构建好的知识图谱,通过知识图谱的深层遍历及相关图挖掘算法,进而识别出特定人员之间的关系,从而挖掘出关联网络中的隐藏节点、关键节点及其社会关系特征;
S8.群体识别,通过步骤S7,从存在信用卡养卡套现行为的用户的社交网络,挖掘出其网络中的关键成员、重要成员,并结合公安机关、银行及运营商已有的养卡套现团伙成员的相关数据,进行特征匹配,从而进一步确定养卡套现团伙的成员。
2.根据权利要求1所述的一种信用卡养卡套现团体识别方法,其特征在于:所述步骤S1中的疑似养卡套现数据至少包括信用卡持卡人基本信息、POS机持机人基本信息、通话数据、信用卡交易数据;其中信用卡持卡人基本信息至少包括信用卡卡号、持卡人手机号及信用;POS机持机人基本信息至少包括POS机序列号、商户号、手机号及身份信息。
3.根据权利要求2所述的一种信用卡养卡套现团体识别方法,其特征在于:所述步骤S2中具体为,以疑似养卡套现用户的手机号为分析对象,以近三个月为时间周期,取用户的信用卡交易数据、通话数据进行特征构建,得到基本特征、通话特征及交易特征。
4.根据权利要求1所述的一种信用卡养卡套现团体识别方法,其特征在于:所述步骤S3中采用引入核函数后的均值漂移聚类算法进行聚类计算:
其中,x为中心点,xi为滑动窗口内的数据,h为滑动窗口带宽,g(x)为对核函数的导数求负。
5.根据权利要求1所述的一种信用卡养卡套现团体识别方法,其特征在于:所述步骤S4中带有标签的养卡套现用户清单数据来自于公安或银行已经确定的信用卡养卡套现用户数据。
6.根据权利要求1所述的一种信用卡养卡套现团体识别方法,其特征在于:所述步骤S7中的相关图挖掘计算过程具体为:
现采用最短路径算法计算知识图谱中两点之间的最短距离,然后利用介中心度算法计算出经过某个点的最短路径数,最后用PageRank算法计算节点的重要程度。
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