[发明专利]互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法及其系统

权利要求书

1.互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法，其特征是获取互联网金融数据，采用知识图谱的构建原理构建金融关系图谱，其中金融关系图片构建时以仅以人为实体，以人与人之间的关系为实体关系，以人的特征为实体属性，在构建的金融关系图谱基础上，通过聚类算法挖掘出具有相似行为的群体，通过对群体的构成进行分析，实现对欺诈团伙的识别，完成对欺骗团伙关系的挖掘与排查。

2.根据权利要求1所述的互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法，其特征是实体关系的构建包括通过联系地址构建关系、通过联系人或直系亲属信息构建关系、通过设备信息构建关系、通过WIFIMAC地址构建关系和通过地理位置信息构建关系。

3.根据权利要求2所述的互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法，其特征是在联系地址构建关系的过程中，对地址进行标准化和聚合，首先将地址信息按照统一格式标准化处理，具体为按照行政区域逐级划分，对地址批量标准化处理后，基于LCS最长公共子串对地址进行聚合，将写法不同实际相同的地址进行聚合；同样，对公司名称也用同样方式进行聚合。

4.根据权利要求1所述的互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法，其特征是实体属性包括个人资料、个人智能设备的设备信息、以及金融机构存储的逾期客户名单、黑名单和个人征信数据，个人智能设备的设备信息通过软件开发工具包SDK进行采集，个人智能设备通过设备指纹技术与人建立关联关系。

5.根据权利要求1所述的互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法，其特征是在构建的金融关系图谱基础上，根据已有诈骗个体的信息，通过聚类算法挖掘排查有相似行窃的群体并标识出来，所述聚类算法包括关系推理、无监督聚类、社团发现算法、重叠社区检测算法BigClam、LPA标签传播算法和图嵌入。

6.根据权利要求6所述的互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法，其特征是所述关系推理基于用户及其设备行为，首先通过对用户行为及用户的设备操作行为进行分析，得到行为模式，结合专家经验分析，总结推理出其中的异常行为以及这些行为后面潜在的趋同性，用于在金融关系图谱中识别出具有雷同行为的群体。

7.根据权利要求1所述的互联网中欺诈团伙的挖掘与排查方法，其特征是对于挖掘出的群体，进行群体的构成分析来判断是否是欺诈团伙，具体为通过设定评估指标来对聚类所得的群体进行排查，判断当前群体是否为欺诈团伙。

8.根据权利要求7所述的互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法，其特征是将设定的评估指标作为描述信息构建团伙欺诈模型，采用RMF模型的方式对聚类所得群体的团伙欺诈风险进行分数输出，设定分数阈值来对群体进行欺诈判断。

9.一种互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查系统，其特征是包括数据库和服务器，服务器中存储有计算机程序，所述程序被执行时实现权利要求1-8任一项所述的互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法，数据库用于为服务器中的计算机程序提供数据调用。