[发明专利]一种基于图结构模型的虚假交易识别方法和装置

说明书

本申请公开了一种基于图结构模型的虚假交易识别方法和装置，所述方法包括：通过获取利用标注交易样本训练过的图结构模型，其中，图结构模型用于根据节点的特征和节点间关联的边的特征，计算隐特征空间中节点间关联的边多次迭代后的嵌入向量；利用训练过的图结构模型，计算待识别交易对应的边的嵌入向量；进而根据待识别交易对应的边的嵌入向量，对待识别交易进行虚假交易识别，使得能够有效地整合交易网络结构特征、节点特征和边的特征来计算待识别交易对应的边的嵌入向量，从而根据待识别交易对应的边的嵌入向量有效识别待识别交易是否为虚假交易。

技术领域

本申请涉及计算法软件技术领域，尤其涉及一种基于图结构模型的虚假交易识别方法和装置。

背景技术

随着计算机技术和互联网技术的迅速发展，很多业务可以在网上进行，例如，电子商务(以下简称：电商)。

目前，在电商的交易链路中存在着很多虚假交易，例如，商户(卖家)为了提高自己在电商平台的排名或者拿到电商平台的奖励往往会刷单，或者，新开的店铺为了增加流量也会邀请亲戚朋友购买商品进行刷单，或者，一些买家为了进行信用卡套现也会与商户勾结完成套现交易，等等。虚假交易会污染电商平台的真实数据，影响消费者的真实判断，因此，需要有效的虚假交易识别方案。

发明内容

本申请实施例提供一种基于图结构模型的虚假交易识别方法和装置，能够有效实现对虚假交易的识别。

本申请实施例提供了一种基于图结构模型的虚假交易识别方法，包括：

获取利用标注交易样本训练过的图结构模型，其中，所述图结构模型根据交易网络定义，所述交易网络由买家和卖家两种节点以及所述节点间关系构成，所述图结构模型用于根据所述节点的特征和所述节点间关联的边的特征，计算隐特征空间中所述节点间关联的边多次迭代后的嵌入向量，所述标注交易样本标注了所述节点间关联的边对应的交易是否为虚假交易；

利用所述训练过的图结构模型，计算待识别交易对应的边的嵌入向量；

根据所述待识别交易对应的边的嵌入向量，对所述待识别交易进行虚假交易识别。

本申请实施例还提供了一种基于图结构模型的虚假交易识别装置，包括：

获取模块，获取利用标注交易样本训练过的图结构模型，其中，所述图结构模型根据交易网络定义，所述交易网络由买家和卖家两种节点以及所述节点间关系构成，所述图结构模型用于根据所述节点的特征和所述节点间关联的边的特征，计算隐特征空间中所述节点间关联的边多次迭代后的嵌入向量，所述标注交易样本标注了所述节点间关联的边对应的交易是否为虚假交易；

计算模块，利用所述训练过的图结构模型，计算待识别交易对应的边的嵌入向量；

识别模块，根据所述待识别交易对应的边的嵌入向量，对所述待识别交易进行虚假交易识别。

本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：

存储器，存放程序；

处理器，执行所述存储器存储的程序，并具体执行：

获取利用标注交易样本训练过的图结构模型，其中，所述图结构模型根据交易网络定义，所述交易网络由买家和卖家两种节点以及所述节点间关系构成，所述图结构模型用于根据所述节点的特征和所述节点间关联的边的特征，计算隐特征空间中所述节点间关联的边多次迭代后的嵌入向量，所述标注交易样本标注了所述节点间关联的边对应的交易是否为虚假交易；

利用所述训练过的图结构模型，计算待识别交易对应的边的嵌入向量；

根据所述待识别交易对应的边的嵌入向量，对所述待识别交易进行虚假交易识别。