[发明专利]交易双方关系信息识别方法及装置

说明书

本说明书实施例提供一种交易双方关系信息识别方法及装置。该方法包括：获取基于多个用户之间的多种关系构建的知识图谱；知识图谱包括对应于多个用户的多个节点，以及对应于多种关系而构建的多个类别的连接边，多个用户包括自然人用户和/或企业用户；然后，利用预先训练的图嵌入模型，对知识图谱进行图嵌入处理，得到各个节点对应的节点嵌入向量；将目标交易涉及的两个用户对应的两个节点嵌入向量，与各类别连接边的边嵌入向量分别组成三元组，输入预先训练的预测模型，通过预测模型预测各个三元组对应的评价分数。进而基于该评价分数识别出用户之间的关系类别信息，以辅助确定交易是否安全。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及机器学习领域，尤其涉及交易双方关系信息识别方法及装置。

背景技术

第三方支付平台提升了人们日常生活生产中转账、支付等操作的便利性，为保证交易安全性，其风险控制系统会对交易可能存在的风险进行智能化识别，尤其是对涉及大额转账的企业用户之间的交易，一直采用较为严格的风险控制策略。

目前的一些风险控制方案，多从用户行为、转账时采用的硬件设备、网络环境等角度评估可能面临的风险，这类方案虽然能够在一定程度上提升交易安全性，但却忽略了其他能够反映交易安全性的一些关键数据或信息。例如，当存在某种常识性信息，能够表明该笔交易存在风险的概率非常低时，已有技术下的一些方案由于无法识别该常识性信息，仍然采用较为严格的控制策略，使得用户在转账时仍然需要配合进行繁琐的验证操作，影响了用户体验。

因此，希望能有改进的方案，能够更加智能化地挖掘到有助于识别交易安全性的其他数据信息，以尽量降低验证操作的冗余度。

发明内容

本说明书一个或多个实施例描述了一种交易双方关系信息识别方法及装置，以基于用户之间的多种关系构建的知识图谱为基础，通过图嵌入模型对其执行图嵌入处理，获得各种关系类别的边嵌入向量和各节点嵌入向量，然后基于嵌入向量预测两个节点对应的评价分数，进而识别交易双方用户之间的关系类别信息。

根据第一方面，提供了一种交易双方关系信息识别方法，该方法包括：

获取基于多个用户之间的多种关系构建的知识图谱；知识图谱包括对应于多个用户的多个节点，以及对应于多种关系而构建的多个类别的连接边，多个用户包括自然人用户和/或企业用户；利用预先训练的图嵌入模型，基于知识图谱中各个节点的节点特征和各条连接边的边嵌入向量，对知识图谱进行图嵌入处理，得到各个节点对应的节点嵌入向量；边嵌入向量通过训练图嵌入模型获得；将目标交易涉及的两个用户对应的两个节点嵌入向量，与各类别连接边的边嵌入向量分别组成三元组，输入预先训练的预测模型，通过预测模型预测各个三元组对应的评价分数，评价分数至少用于确定两个用户之间的关系类别信息。

在一个实施例中，该方法还包括：根据评价分数和/或关系类别信息，确定目标交易的交易风险。

在一个实施例中，多个类别的连接边中至少一种类别的连接边对应于静态连接边；对应于同一类别的多条静态连接边具有相同的边嵌入向量；

利用预先训练的图嵌入模型，基于知识图谱中各个节点的节点特征和各条连接边的边嵌入向量，对知识图谱进行图嵌入处理，得到各个节点对应的节点嵌入向量，包括：利用预先训练的图嵌入模型，基于知识图谱中各条静态连接边的边嵌入向量，和通过静态连接边连接的各个节点的节点特征，对知识图谱进行图嵌入处理，得到对应的各个节点嵌入向量。

在一个实施例中，多个类别的连接边中至少一种类别的连接边对应于动态连接边；对应于同一类别的多条动态连接边具有不同的边嵌入向量；