[发明专利]一种交易行为异常的识别方法、装置及设备

权利要求书

1.一种交易行为异常的识别方法，所述方法包括：

获取异常识别模型，其中，所述异常识别模型根据至少一个用户的用户标识和所述至少一个用户的历史交易数据中的交易对象的标识建立，所述异常识别模型用于计算用户交易中的主题分布向量；

利用所述异常识别模型，计算待识别交易对应的主题分布向量；

根据所述待识别交易对应的主题分布向量，对待识别交易进行异常识别；

所述获取异常识别模型之前，所述方法还包括：

根据至少一个用户的用户标识和所述至少一个用户的历史交易数据中的交易对象的标识，确定用户每次交易的主题的信息，并根据所述用户每次交易的主题的信息和预定的主题参数，分别得到用户在预定主题上的插值向量、所述交易对象的标识的分布和交易似然函数，所述用户每次交易的主题的信息包括用户标识与主题之间的第二分布矩阵，以及主题与交易对象的标识之间的第三分布矩阵，所述第二分布矩阵和所述第三分布矩阵分别根据所述至少一个用户的用户标识和所述历史交易数据中的交易对象的标识构建的用户标识与交易对象的标识之间的第一分布矩阵确定，所述用户在预定主题上的插值向量是根据所述至少一个用户中包含的用户对应的第二分布矩阵和预定的主题参数确定，所述交易对象的标识的分布是根据预定的处理规则，对从所述至少一个用户中包含的用户的交易对应的第三分布矩阵中获取的包括所述交易中的交易对象的标识的数据进行处理后得到；

根据所述用户在预定主题上的插值向量、所述交易对象的标识的分布和交易似然函数，建立所述异常识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，根据所述用户每次交易的主题的信息和预定的主题参数，得到用户在主题上的插值向量，包括：

针对所述至少一个用户中的第一用户，根据所述第一用户对应的第二分布矩阵和预定的主题参数，确定所述第一用户在主题上的插值向量。

3.根据权利要求1所述的方法，根据所述用户每次交易的主题的信息和预定的主题参数，得到所述交易对象的标识的分布，包括：

针对所述至少一个用户中的第二用户的第一交易，从所述第一交易对应的第三分布矩阵中获取包括所述第一交易中的交易对象的标识的数据，得到第四矩阵；

根据预定的处理规则，对所述第四矩阵进行处理，得到所述交易对象的标识的分布。

4.根据权利要求3所述的方法，所述根据预定的处理规则，对所述第四矩阵进行处理，得到所述交易对象的标识的分布，包括：

从所述第四矩阵的每一行中分别获取所述交易对象的标识的平均值、最大值和最小值，构成第五矩阵；

从所述第五矩阵的每一列中分别获取所述交易对象的标识的最小值、最大值和平均值，并将所述交易对象的标识的最小值、最大值和平均值分别放置在所述第五矩阵中，得到所述交易对象的标识的分布。

5.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述待识别交易对应的主题分布向量，对待识别交易进行异常识别之后，所述方法还包括：

如果对待识别交易进行异常识别的识别结果指示所述待识别交易为异常交易，则将所述待识别交易对应的主题分布向量输入到预定业务风险控制模型中，判断所述待识别交易是否存在交易风险。

6.根据权利要求5所述的方法，所述识别结果包括所述待识别交易中的交易对象的标识在预定主题中分布的联合概率，所述联合概率由预定的主题参数、预定的主题和所述交易对象的标识确定，所述主题分布向量由所述待识别交易中的用户在预定主题上的插值向量、所述待识别交易中的交易对象的标识的分布和交易似然函数表征。