[发明专利]一种基于大数据话题分析的风险识别方法及服务器

权利要求书

1.一种基于大数据话题分析的风险识别方法，其特征在于，所述方法包括：

确定异常话题互动数据记录中各异常话题互动数据匹配的用户会话事件的第一欺诈倾向描述；其中，所述异常话题互动数据记录中每个异常话题互动数据反映识别出用户会话事件的顺序特征和分布特征中的至少一种；

通过所述用户会话事件的第一欺诈倾向描述，对所述异常话题互动数据记录中指向相同用户会话事件的异常话题互动数据进行融合，得到x个数据融合列表；确定所述异常话题互动数据记录中，没有被融合的异常话题互动数据匹配的用户会话事件的第二欺诈倾向描述；其中，所述第一欺诈倾向描述和所述第二欺诈倾向描述为所述用户会话事件的不同会话阶段的欺诈倾向描述；x为正整数；

通过所述用户会话事件的第二欺诈倾向描述，将所述没有被融合的异常话题互动数据中的至少部分互动数据融合至所述x个数据融合列表的对应风险标签下；

其中，所述通过所述用户会话事件的第二欺诈倾向描述，将所述没有被融合的异常话题互动数据中的至少部分互动数据融合至所述x个数据融合列表的对应风险标签下，包括：通过所述用户会话事件的第二欺诈倾向描述，确定所述没有被融合的异常话题互动数据中第一局部话题互动数据匹配的第一风险标签；所述第一风险标签包含于所述x个数据融合列表匹配的风险标签下；所述第一局部话题互动数据匹配的第一风险标签的可信指数不小于目标判定值；将所述第一局部话题互动数据融合至所述第一风险标签；

其中，所述通过所述用户会话事件的第二欺诈倾向描述，确定所述没有被融合的异常话题互动数据中第一局部话题互动数据匹配的第一风险标签，包括：确定所述异常话题互动数据记录中已经完成融合的异常话题互动数据匹配的用户会话事件的第三欺诈倾向描述；所述用户会话事件的第三欺诈倾向描述与所述用户会话事件的第二欺诈倾向描述，为所述用户会话事件的相同会话阶段的欺诈倾向描述；确定每个所述用户会话事件的第二欺诈倾向描述与所述用户会话事件的第三欺诈倾向描述之间的指定描述共性系数；通过所述指定描述共性系数，确定所述第一局部话题互动数据匹配的第一风险标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过所述用户会话事件的第一欺诈倾向描述，对所述异常话题互动数据记录中指向相同用户会话事件的异常话题互动数据进行融合，得到x个数据融合列表，包括：

确定所述异常话题互动数据记录中匹配的所有用户会话事件的第一欺诈倾向描述中，任两个用户会话事件的第一欺诈倾向描述之间的描述共性系数；

将不小于第三判定值的描述共性系数所匹配的两个异常话题互动数据归为相同用户会话事件的异常话题互动数据，得到所述x个数据融合列表。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过所述指定描述共性系数，确定所述第一局部话题互动数据匹配的第一风险标签，包括：

将不小于第一判定值的指定描述共性系数所匹配的用户会话事件的第二欺诈倾向描述对应的异常话题互动数据，作为所述第一局部话题互动数据；

将不小于所述第一判定值的指定描述共性系数所匹配的用户会话事件的第三欺诈倾向描述对应的欺诈主题，作为所述第一局部话题互动数据匹配的第一风险标签。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：

通过所述用户会话事件的第二欺诈倾向描述，确定所述没有被融合的异常话题互动数据中第二局部话题互动数据匹配的第二风险标签；所述第二风险标签包含于所述x个数据融合列表匹配的风险标签下；所述第二局部话题互动数据匹配的第二风险标签的可信指数，小于所述第一局部话题互动数据匹配的第一风险标签的可信指数；

通过所述第二局部话题互动数据匹配的第二风险标签以及所述第二局部话题互动数据中的顺序特征和分布特征中的至少一种，将所述第二局部话题互动数据中的至少部分互动数据融合至所述第二风险标签。