[发明专利]风险识别的方法、装置及终端设备

权利要求书

1.一种风险识别的方法，其特征在于，包括：

获取预设时间段内的各用户对应的业务数据集，其中，每条所述业务数据中包括媒介数据及行为数据；

对每个所述用户对应的业务数据进行预处理，以确定每个所述用户对应的媒介向量及行为向量；

根据各个所述媒介向量间的相似度及各个所述行为向量间的相似度，确定所述各用户间的边关系；

根据所述各用户间的边关系，将所述关系图谱进行社区划分，以确定所述关系图谱中包含的各个社区；

根据每个所述社区中包含的边的属性信息，确定每个所述社区是否为具有风险的社区。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所述各用户间的边关系之后，还包括：

确定每条所述行为数据对应的操作对象的属性信息；

根据所述操作对象的属性信息，确定每个所述用户对应的扩展向量；

根据各个所述扩展向量间的相似度，对所述各用户间的边关系进行更新。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个所述用户对应的业务数据进行预处理，以确定每个所述用户对应的媒介向量及行为向量，包括：

将所述用户对应的每条业务数据中的媒介数据及行为数据分布进行向量映射，以确定所述用户对应的每个媒介向量及每个行为向量。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述媒介向量间的相似度及各个所述行为向量间的相似度，确定所述各用户间的边关系，包括：

在任一媒介向量与另一媒介向量间的相似度大于阈值的情况下，确定所述任一媒介向量对应的第一用户与所述另一媒介向量对应的第二用户间具有第一边，其中，所述第一边的属性信息为所述任一媒介向量对应的媒介数据。

5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述社区中包含的边的属性信息，确定每个所述社区是否为具有风险的社区，包括：

根据每个所述社区中各个边的属性信息，分别与预设的参考信息间的匹配度，确定所述社区是否为具有风险的社区。

6.一种风险识别的装置，其特征在于，包括

获取模块，用于获取预设时间段内的各用户对应的业务数据集，其中，每条所述业务数据中包括媒介数据及行为数据；

确定模块，用于对每个所述用户对应的业务数据进行预处理，以确定每个所述用户对应的媒介向量及行为向量；

建边模块，还用于根据各个所述媒介向量间的相似度及各个所述行为向量间的相似度，确定所述各用户间的边关系；

划分模块，用于根据所述各用户间的边关系，将所述关系图谱进行社区划分，以确定所述关系图谱中包含的各个社区；

所述确定模块，还用于根据每个所述社区中包含的边的属性信息，确定每个所述社区是否为具有风险的社区。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块，还用于：

确定每条所述行为数据对应的操作对象的属性信息；根据所述操作对象的属性信息，确定每个所述用户对应的扩展向量；

所述装置还包括：

更新模块，用于根据各个所述扩展向量间的相似度，对所述各用户间的边关系进行更新。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于：

将所述用户对应的每条业务数据中的媒介数据及行为数据分布进行向量映射，以确定所述用户对应的每个媒介向量及每个行为向量。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述建边模块，具体用于：

在任一媒介向量与另一媒介向量间的相似度大于阈值的情况下，确定所述任一媒介向量对应的第一用户与所述另一媒介向量对应的第二用户间具有第一边，其中，所述第一边的属性信息为所述任一媒介向量对应的媒介数据。