[发明专利]一种数据处理方法、装置、设备以及可读存储介质

说明书

本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备以及可读存储介质，方法包括：基于检测对象集合中每个检测对象分别在业务中的业务属性特征，构建对象关系图；在图自编解码器中确定每个业务属性特征分别对应的聚合表示特征，以及对象关系图对应的重构关系图；将每个聚合表示特征进行特征聚类处理得到类簇分布结果，基于类簇分布结果、重构关系图以及对象关系图，对图自编解码器进行优化；在优化得到的优化图自编解码器中输出每个业务属性特征分别对应的优化聚合表示特征；将每个优化聚合表示特征进行特征聚类处理；基于特征聚类处理得到的优化类簇分布结果识别异常对象群体。采用本申请，可以在异常对象群体的检测业务中，减少检测成本，提升检测效率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备以及可读存储介质。

背景技术

目前，在不同领域(如金融领域、医保领域)中，由于领域中的监管体系不健全、约束机制不完善等原因，使得各个领域中异常行为频发。例如，在医保领域中，部分参保对象或组织机构在参加医疗保险、享受医疗保险待遇的过程中，存在弄虚作假、异常消费、虚假报销等异常行为。

为了减少各个领域中异常行为发生的频率，相关检查组织会花费大量的人力和时间去对海量对象进行过滤和排查，以查找在各个领域中发生了异常行为的异常对象。通常情况下，对于不同领域中的异常行为往往是由不同的对象组织参与的，即不同的成员会组成一个对象群体来执行异常行为，这将为检查组织在排查异常对象时带来很高的难度，检查组织需要检测出同一个异常行为所涉及到的每个成员，以最终检测出发生异常行为的对象群体。目前，对于发生异常行为的对象群体的检测，主要是基于某个已检测出的异常对象，来逐一排查其他对象是否与该异常对象存在关联，从而来逐一排查得到最终的异常对象群体。这种方式将花费非常高的时间成本与人力成本，而且效率非常低下。

发明内容

本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备以及可读存储介质，可以在异常对象群体的检测业务中，减少检测成本，提升检测效率。

本申请实施例一方面提供了一种数据处理方法，包括：

基于检测对象集合中，每个检测对象分别在业务中的业务属性特征，构建以每个检测对象为对象节点的对象关系图；

调用图自编解码器，在图自编解码器中，基于对象关系图中对象节点之间的连接关系，确定每个业务属性特征分别对应的聚合表示特征，以及对象关系图对应的重构关系图；

将每个聚合表示特征进行特征聚类处理，得到检测对象集合对应的类簇分布结果；

基于类簇分布结果、重构关系图以及对象关系图，对图自编解码器进行优化，得到优化图自编解码器；

在优化图自编解码器中，基于对象关系图中对象节点之间的连接关系，输出每个业务属性特征分别对应的优化聚合表示特征；

将每个优化聚合表示特征进行特征聚类处理，得到检测对象集合对应的优化类簇分布结果；

基于优化类簇分布结果识别检测对象集合中的异常对象群体。

本申请实施例一方面提供了一种数据处理装置，包括：

图构建模块，用于基于检测对象集合中，每个检测对象分别在业务中的业务属性特征，构建以每个检测对象为对象节点的对象关系图；

调用模块，用于调用图自编解码器；

特征确定模块，用于在图自编解码器中，基于对象关系图中对象节点之间的连接关系，确定每个业务属性特征分别对应的聚合表示特征，以及对象关系图对应的重构关系图；

第一聚类模块，用于将每个聚合表示特征进行特征聚类处理，得到检测对象集合对应的类簇分布结果；

优化模块，用于基于类簇分布结果、重构关系图以及对象关系图，对图自编解码器进行优化，得到优化图自编解码器；