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申请/专利权人：西安四叶草信息技术有限公司

摘要：本公开提供一种基于图神经网络的反套现方法及装置，涉及金融风控领域，能够解决对套现账户识别不完全的问题。具体技术方案为：获取目标训练集；将目标训练集中的套现数据标记为套现样本；从目标训练集中确定第i次训练对应的非套现样本池，并从第i次训练对应的非套现样本池中标记第i次训练对应的非套现样本，其中i≥1；对目标训练集进行图神经网络训练，获得第i次训练对应的图神经网络模型和第i次训练对应的非套现样本集合；根据获得的第i次训练对应的非套现样本集合，计算第i次训练对应的非套现样本池中的非套现样本比例；在非套现样本比例大于或等于第一预设阈值时，输出第i次训练对应的图神经网络模型。本公开用于信用卡反套现。

主权项：1.一种基于图神经网络的反套现方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标训练集；其中，获取目标训练集包括：获取原始数据，所述原始数据包括账户表和所述账户表对应的交易明细表；对所述原始数据添加节点特征和边特征，过滤所述目标训练集中额度小于第四预设阈值的账户，以及交易数量大于第五预设阈值的商户，获得目标训练集，所述节点特征包括账户和商户，所述边特征包括消费交易和还款交易；将所述目标训练集中的套现数据标记为套现样本；从所述目标训练集中确定第i次训练对应的非套现样本池，并从所述第i次训练对应的非套现样本池中标记第i次训练对应的非套现样本，其中i≥1；其中，在i大于1时，所述从所述目标训练集中确定第i次训练对应的非套现样本池包括：将所述第i-1次训练对应的非套现样本池与所述第i-1次训练对应的非套现样本集合的交集作为第i次训练对应的非套现样本池；在i等于1时，所述从所述目标训练集中确定第i次训练对应的非套现样本池包括：获取所述目标训练集中去除所述套现样本的数据；过滤所述数据中额度小于第二预设阈值、空卡率大于第三预设阈值的账户，获得第i次训练对应的非套现样本池；对所述目标训练集进行图神经网络训练，获得第i次训练对应的图神经网络模型和第i次训练对应的非套现样本集合，每次所述图神经网络训练为迭代更新预设数量的训练，所述模型的迭代更新方式为使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行迭代训练；根据获得的所述第i次训练对应的非套现样本集合，计算所述第i次训练对应的非套现样本池中的非套现样本比例；在所述非套现样本比例大于或等于第一预设阈值时，输出所述第i次训练对应的图神经网络模型；在所述非套现样本比例小于第一预设阈值时，确定第i+1次训练对应的非套现样本池，从所述第i+1次训练对应的非套现样本池中标记第i+1次训练对应的非套现样本，并计算第i+1次训练对应的非套现样本池中的非套现样本比例，直至所述非套现样本比例大于或等于第一预设阈值。

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