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申请/专利权人：中国工商银行股份有限公司

摘要：本申请实施例提供一种异常交易账户群体识别方法及装置，方法包括：将各个账户的属性信息分别输入用于预测账户风险的机器学习模型，并将至少一个账户确定为高风险账户；针对每个高风险账户分别执行局部社区挖掘步骤：以当前的高风险账户作为发起节点，在图数据中分别确定其他各个节点与该发起节点之间的关联值，并确定高风险账户对应的风险账户社区；若获取到多个风险账户社区，且各个风险账户社区之间均满足预设的非相似要求，则将各个风险账户社区分别确定为目标金融机构的异常交易账户群体。本申请能够有效提高异常交易账户群体识别的效率、可靠性及准确性，进而能够提高识别得到异常交易账户群体的金融机构的运转安全性及可靠性。

主权项：1.一种异常交易账户群体识别方法，其特征在于，包括：将目标金融机构对应的各个账户的属性信息分别输入用于预测账户风险的机器学习模型，并根据该机器学习模型的输出将至少一个账户确定为高风险账户；针对每个所述高风险账户分别执行局部社区挖掘步骤，其中，所述局部社区挖掘步骤包括：以当前的高风险账户作为发起节点，在包含有该发起节点的图数据中分别确定其他各个节点与该发起节点之间的关联值，并根据各个所述节点与该发起节点之间的关联值以及预设的密切关联判定规则，确定当前的高风险账户对应的风险账户社区；若经所述局部社区挖掘步骤获取多个所述风险账户社区，且各个所述风险账户社区之间均满足预设的非相似要求，则将各个所述风险账户社区分别确定为所述目标金融机构的异常交易账户群体；若经所述局部社区挖掘步骤获取多个所述风险账户社区，且各个所述风险账户社区之间不满足预设的非相似要求，则对存在相似关系的所述风险账户社区进行合并，其中，所述非相似要求包括：各个所述风险账户社区之间不包含有相同的发起节点；针对合并后的风险账户社区中的至少两个高风险账户，同时执行所述局部社区挖掘步骤，其中，合并后的风险账户社区中的至少两个高风险账户均为当前所述局部社区挖掘步骤中的发起节点，直至剩余的各个所述风险账户社区之间均满足预设的非相似要求，则将各个所述风险账户社区分别确定为所述目标金融机构的异常交易账户群体；所述以当前的高风险账户作为发起节点，在包含有该发起节点的图数据中分别确定其他各个节点与该发起节点之间的关联值，并根据各个所述节点与该发起节点之间的关联值以及预设的密切关联判定规则，确定当前的高风险账户对应的风险账户社区，包括：以当前的高风险账户作为发起节点，在包含有该发起节点的图数据中分别确定其他各个节点与该发起节点之间的关联值；按照从大到小的顺序对各个节点各自与所述发起节点之间的关联值进行排序，得到由排序后的各个节点组成的序列，以及，将所述发起节点作为初始的账户社区；导率获取步骤：提取当前所述序列中的首个节点，将当前提取的节点加入所述账户社区中，并获取所述账户社区当前的导率值；判断所述账户社区当前的导率值是否连续预设次数下降，若是，则将当前账户社区中的除所述发起节点之外的节点均确定为内部关联关系满足预设的密切关联判定规则的节点；若否，则返回执行所述导率获取步骤；应用内部关联关系满足预设的密切关联判定规则的节点和所述发起节点组成当前的高风险账户对应的风险账户社区。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国工商银行股份有限公司 异常交易账户群体识别方法及装置