[发明专利]欺诈识别方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了欺诈识别方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取理赔数据对应的节点，通过谱聚类将所述理赔数据对应的节点并行划分为多个子图；将多个子图分别进行聚类，得到网络社团；获取根据历史数据得到的网络关联数据，若在网络社团中检索到存在与所述网络关联数据相同的群聚社团点，获取所述群聚社团点；若所述群聚社团点对应的评分超出预设的评分阈值，将所述群聚社团点置于疑似欺诈社团分组中。该方法实现了对理赔数据的全量数据进行高效的实时织网，并基于社团发现算法，快速查找到理赔数据中的疑似欺诈数据以进行核实。

技术领域

本发明涉及欺诈识别技术领域，尤其涉及一种欺诈识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前，有很多常用的图织网算法，但基本都是基于小规模网络进行织网，不支持并行、切网、定焦运算。例如，有部分保险公司的产品，在进行理赔时是规则匹配，不支持图形算法，社团发现算法功能。而且现有的图织网算法支持的社团算法有限，在超大规模数据运算(上亿节点时，织网速度超24小时)出现劣势，并且无法支持实时织网运算。

发明内容

本发明实施例提供了一种欺诈识别方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中图织网算法支持的社团算法有限，在超大规模数据运算时织网效率低下，且不支持实时织网运算的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种欺诈识别方法，其包括：

获取理赔数据对应的节点，通过谱聚类将所述理赔数据对应的节点并行划分为多个子图；

将多个子图分别进行聚类，得到网络社团；

获取根据历史数据得到的网络关联数据，若在网络社团中检索到存在与所述网络关联数据相同的群聚社团点，获取所述群聚社团点；

若所述群聚社团点对应的评分超出预设的评分阈值，将所述群聚社团点置于疑似欺诈社团分组中。

第二方面，本发明实施例提供了一种欺诈识别装置，其包括：

子图划分单元，用于获取理赔数据对应的节点，通过谱聚类将所述理赔数据对应的节点并行划分为多个子图；

网络社团获取单元，用于将多个子图分别进行聚类，得到网络社团；

群聚社团点检索单元，用于获取根据历史数据得到的网络关联数据，若在网络社团中检索到存在与所述网络关联数据相同的群聚社团点，获取所述群聚社团点；

欺诈社团判断单元，用于若所述群聚社团点对应的评分超出预设的评分阈值，将所述群聚社团点置于疑似欺诈社团分组中。

第三方面，本发明实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的欺诈识别方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的欺诈识别方法。

本发明实施例提供了一种欺诈识别方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括获取理赔数据对应的节点，通过谱聚类将所述理赔数据对应的节点并行划分为多个子图；将多个子图分别进行聚类，得到网络社团；获取根据历史数据得到的网络关联数据，若在网络社团中检索到存在与所述网络关联数据相同的群聚社团点，获取所述群聚社团点；若所述群聚社团点对应的评分超出预设的评分阈值，将所述群聚社团点置于疑似欺诈社团分组中。该方法实现了对理赔数据的全量数据进行高效的实时织网，并基于社团发现算法，快速查找到理赔数据中的疑似欺诈数据以进行核实。

附图说明