[发明专利]针对目标交易的风险评估方法及装置

权利要求书

1.一种针对目标交易的风险评估方法，包括：

将目标域服务平台中的第一原始交易数据输入第一特征映射模型中，得到模拟源域服务平台中交易数据的第一模拟交易数据；将该源域服务平台中的第二原始交易数据输入所述第一特征映射模型中，得到第二修正交易数据；其中，所述第一原始交易数据和第二原始交易数据各自包括以下中的至少两项：交易用户的身份信息、IP地址、交易金额、交易时间；

将所述第二修正交易数据作为正样本，以及将所述第一模拟交易数据作为负样本，训练第一判别模型；利用所述第二修正交易数据和所述第二原始交易数据的风险标签，训练风险评估模型；

将所述第二原始交易数据输入第二特征映射模型中，得到第二模拟交易数据；将所述第一原始交易数据输入所述第二特征映射模型中，得到第一修正交易数据；将所述第一修正交易数据作为正样本，以及将所述第二模拟交易数据作为负样本，训练第二判别模型；

基于所述第二模拟交易数据、第一修正交易数据和第二判别模型，训练第二特征映射模型；

将所述第一模拟交易数据输入第二特征映射模型中，得到模拟所述第一原始交易数据的第一复原交易数据；确定所述第一原始交易数据和所述第一复原交易数据之间的相似度；

基于所述相似度、第一模拟交易数据、第二修正交易数据和第一判别模型，训练所述第一特征映射模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述第一原始交易数据和所述第一复原交易数据之间的相似度，包括：

计算所述第一原始交易数据所对应向量与所述第一复原交易数据所对应向量之间的差值的绝对值，作为所述相似度；或，

计算所述第一原始交易数据所对应向量与所述第一复原交易数据所对应向量之间的平方差，作为所述相似度。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一原始交易数据对应一个交易或多个交易。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述训练第一判别模型，包括：

基于WGAN中对应于判别器的损失函数，训练所述第一判别模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，训练所述第一特征映射模型，包括：

基于WGAN中对应于生成器的损失函数，训练所述第一特征映射模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述训练第二判别模型，包括：

基于WGAN中对应于判别器的损失函数，训练所述第二判别模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，在确定所述第一原始交易数据和所述第一复原交易数据之间的相似度之后，所述方法还包括：

基于所述相似度，训练所述第二特征映射模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述训练所述第二特征映射模型，包括：

基于WGAN中对应于生成器的损失函数，训练所述第二特征映射模型。

9.一种用于对目标图片进行分类的方法，包括：

将目标域中的第一原始图片输入第一特征映射模型中，得到模拟源域中图片的第一模拟图片，所述目标域和所述源域具有相同的分类任务；将所述源域中的第二原始图片输入所述第一特征映射模型中，得到第二修正图片；

将所述第二修正图片作为正样本，以及将所述第一模拟图片作为负样本，训练第一判别模型；利用所述第二修正图片和所述第二原始图片的图片标签，训练分类模型；

将所述第二原始图片输入第二特征映射模型中，得到第二模拟图片；将所述第一原始图片输入所述第二特征映射模型中，得到第一修正图片；将所述第一修正图片作为正样本，以及将所述第二模拟图片作为负样本，训练第二判别模型；

基于所述第二模拟图片、第一修正图片和第二判别模型，训练第二特征映射模型；

将所述第一模拟图片输入第二特征映射模型中，得到模拟所述第一原始图片的第一复原图片；确定所述第一原始图片和所述第一复原图片之间的相似度；

基于所述相似度，第一模拟图片、第二修正图片和第一判别模型，训练所述第一特征映射模型。