[发明专利]获取客户间的关联关系的方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种获取客户间的关联关系的方法，应用于Spark及Neo4j，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

采集预设时间段的客户数据以及数据关联的标签，并根据采集到的标签将采集到的客户数据进行分析，将其中的异常数据剔除；

计算剔除异常数据后的客户数据与关联因子的权重，并计算剔除异常数据后的客户数据的标签分数；其中，所述权重用于表示与黑客户产生关联的风险，所述标签分数与负面标签对应，用于表示所述负面标签的风险得分；

根据预设的白名单配置信息设置剔除异常数据后的客户数据中的白名单；

根据预设关联规则对计算权重、标签分数及设置白名单后的客户数据进行建团处理，获得客户关联关系团；其中，所述客户关联关系团为展示客户关系的网络图；

其中，所述根据预设关联规则对计算权重、标签分数及设置白名单后的客户数据进行建团处理，获得客户关联关系团的步骤包括：

提取预设的关联规则、白名单规则及特殊关联规则；

根据预设的关联规则，将开关状态为开的关联因子与其他客户相同大类的关联因子进行精确匹配；

当匹配到一致的关联因子时，则将匹配到的客户进行关联，获得客户关联关系团；

判断各个关联因子产生关联的次数是否超过预设值；

当关联因子产生关联的次数超过预设值时，则将通过所述关联因子产生的关联进行解除，并将所述关联因子添加至白名单；

结合特殊关联规则，对关联因子产生关联的次数超过预设值的关联因子产生的关联进行解除后的客户关联关系团进行验证，获得验证后的客户关联关系团。

2.如权利要求1所述的获取客户间的关联关系的方法，其特征在于，所述采集预设时间段的客户数据以及数据关联的标签，并根据采集到的标签将采集到的数据进行分析，将其中的异常数据剔除的步骤包括：

根据接收到的job指令、预设时间段及标签数据，采集对应的客户数据及数据关联的标签；

判断采集到的客户数据是否包含预设字段，或符合预设规则；

若采集到的客户数据包含预设字段，或符合预设规则，则将包含预设字段，或符合预设规则的客户数据剔除。

3.如权利要求1所述的获取客户间的关联关系的方法，其特征在于，所述计算剔除异常数据后的客户数据与关联因子的权重的步骤包括：

将各个关联因子与各个客户数据的具体参数进行对比；

若在客户数据的具体参数中对比到与关联因子一致的关联因子，则查询所述一致的关联因子对应的权重，并将所述关联因子的开关状态设置为开；

将查询到的权重进行相加，获得客户数据对应的关联因子的权重总和。

4.如权利要求1所述的获取客户间的关联关系的方法，其特征在于，所述计算剔除异常数据后的客户数据的标签分数的步骤包括：

将各个负面标签与各个客户数据的具体参数进行对比；

若在客户数据的具体参数中对比到与负面标签一致的负面标签，则查询所述一致的负面标签对应的标签分数，并修改所述一致的负面标签的取值；

将查询到的标签分数进行相加，获得客户数据对应的负面标签的标签分数总和。

5.如权利要求1所述的获取客户间的关联关系的方法，其特征在于，所述根据预设的白名单配置信息设置剔除异常数据后的客户数据中的白名单的步骤包括：

根据白名单因子提取白名单以及白名单对应的因子取值；

将提取到的白名单以及白名单对应的因子取值导入至剔除异常数据后的客户数据中。

6.如权利要求1-5任一项所述的获取客户间的关联关系的方法，其特征在于，所述获得客户关联关系团之后的步骤，还包括：

将获得的客户关联关系团保存至Neo4j数据库中。