[发明专利]基于黄页数据的用户欺诈风险预测的方法及装置

权利要求书

1.一种基于黄页数据的用户欺诈风险预测的方法，包括：

建立电话黄页数据库，并根据电话黄页数据库建立预测用户欺诈风险的模型；

提取预测用户欺诈风险的模型的特征输入项；

预测用户欺诈风险的模型根据特征输入项对用户进行评分，并对用户划分等级；

通过用户评分来判断该用户是否可以进入后续审核流程，若不进入后续审核流程，则拒绝用户后续行为。

2.根据权利要求1所述的基于黄页数据的用户欺诈风险预测的方法，包括：

所述预测用户欺诈风险的模型具体为：

对模型的各个特征输入项进行权重判定，最终输出用户的欺诈风险评分。

3.根据权利要求1至2任一项所述的基于黄页数据的用户欺诈风险预测的方法，包括：

所述预测用户欺诈风险的模型的特征输入项包括：

电话号码黄页信息，包括电话号码对应的电话号码权属人；

电话号码黄页标签，包括电话号码的类型标记。

4.根据权利要求1至3任一项所述的基于黄页数据的用户欺诈风险预测的方法，包括：

所述电话号码的类型标记包括以下方式的一种或多种组合：

对涉及金融行业的电话号码权属人所属电话号码标记的金融标签，

对涉及违法行业的电话号码权属人所属电话号码标记的涉险标签，

以及对其他行业的电话号码权属人所属电话号码标记其他标签。

5.根据权利要求1至4任一项所述的基于黄页数据的用户欺诈风险预测的方法，包括：

所述提取预测用户欺诈风险的模型的特征输入项具体为：

将用户注册时自行输入和授权查询的个人信息接入征审系统，并与电话黄页数据库进行比对，从而提取到预测用户欺诈风险的模型的特征输入项。

6.根据权利要求1至5任一项所述的基于黄页数据的用户欺诈风险预测的方法，包括：

所述对用户划分等级具体包括：

计算用户为优质客户的概率；

通过计算得到的概率划分用户等级。

7.根据权利要求1至6任一项所述的基于黄页数据的用户欺诈风险预测的方法，包括：

所述优质客户的概率计算公式为P＝1/(1+exp(-Y))，其中P为优质客户的概率，Y为用户评分。

8.基于黄页数据的用户欺诈风险预测的包括装置，包括：

电话黄页数据库模块，用于建立电话黄页数据库；

用户欺诈风险预测模块，用于建立用户欺诈风险评价模型，作为判断该用户是否可以进入后续审核流程的计算模型。

9.一种服务器，包括处理器和存储器：

所述存储器用于存储执行权利要求1至7任一项所述方法的程序；

所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

10.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。