[发明专利]一种识别模型的训练方法、装置及电子设备

说明书

本申请实施例涉及一种识别模型的训练方法、装置及电子设备。其中，训练方法包括：基于交易样本集，构建关于支付方和被支付方的二部图，所述交易样本集中的交易样本对应有标签；基于社区发现算法，对所述二部图中支付方和被支付方划分社区；将被支付方所属社区在二部图中的图特征作为识别模型的输入，将被支付方所属交易样本对应的标签作为所述识别模型的输出，对所述识别模型进行训练。

技术领域

本申请实施例涉及风险识别技术领域，尤其涉及一种识别模型的训练方法、 装置及电子设备。

背景技术

非法金融活动(如赌博、传销、刷单、套现等)是支付平台管理体系的重 点防控对象。目前，传统的用于识别用户参与非法金融活动的深度学习模型是 基于交易样本数据中的交易特征所训练得到的，模型的识别完全依赖于交易特 征。随着对抗的升级，已有一部分团伙在参与非法金融活动时会刻意规避掉这 些交易特征，以绕开模型的识别监管。

有鉴于此，如何提高模型对参与非法金融活动的用户的识别能力，是本申 请所要解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例目的是提供一种识别模型的训练方法、装置及电子设备，能 够提高模型对参与非法金融活动的用户的识别能力。

为了实现上述目的，本申请实施例是这样实现的：

第一方面，提供一种识别模型的训练方法，包括：

基于交易样本集，构建关于支付方和被支付方的二部图，所述交易样本集 中的交易样本对应有标签；

基于社区发现算法，对所述二部图中支付方和被支付方划分社区；

将被支付方所属社区在二部图中的图特征作为识别模型的输入，将被支付 方所属交易样本对应的标签作为所述识别模型的输出，对所述识别模型进行训 练。

第二方面，提供一种识别模型的训练装置，包括：

二部图构建模块，基于交易样本集，构建关于支付方和被支付方的二部图； 所述交易样本集中的交易样本对应有标签；

社区发现模块，基于社区发现算法，对所述二部图中支付方和被支付方划 分社区；

模型训练模块，将被支付方所属社区在二部图中的图特征作为识别模型的 输入，将被支付方所属交易样本对应的标签作为所述识别模型的输出，对所述 识别模型进行训练。

第三方面，提供一种电子设备包括：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，所述计算机程序被所述处理器执行：

基于交易样本集，构建关于支付方和被支付方的二部图；所述交易样本集 中的交易样本对应有标签；

基于社区发现算法，对所述二部图中支付方和被支付方划分社区；

将被支付方所属社区在二部图中的图特征作为识别模型的输入，将被支付 方所属交易样本对应的标签作为所述识别模型的输出，对所述识别模型进行训 练。

第四方面，提供一种算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储 有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：

基于交易样本集，构建关于支付方和被支付方的二部图；所述交易样本集 中的交易样本对应有标签；

基于社区发现算法，对所述二部图中支付方和被支付方划分社区；

将被支付方所属社区在二部图中的图特征作为识别模型的输入，将被支付 方所属交易样本对应的标签作为所述识别模型的输出，对所述识别模型进行训 练。