[发明专利]一种基于社团挖掘的欺诈信息检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于社团挖掘的欺诈信息检测方法，其特征在于，应用于与多个主体对象设备通信连接的数据挖掘服务器，所述方法包括：

获取多个主体集群社团和多个行为信息集群社团；所述主体集群社团是通过对预先采集的主体样本中每个主体对象对应的主体对象行为标签进行集群分析得到，所述行为信息集群社团是通过对预先采集的行为信息样本中每个行为信息对应的信息类别标签进行集群分析得到；

根据目标主体对象对应的主体对象行为标签，在所述目标主体对象匹配的主体集群社团中获取与所述目标主体对象之间的匹配程度满足主体匹配条件的主体对象，作为所述目标主体对象对应的参考主体对象；

将所述目标主体对象历史产生的行为信息和所述参考主体对象历史产生的行为信息确定为目标行为信息，并根据所述目标行为信息对应的信息类别标签，在所述目标行为信息匹配的行为信息集群社团中获取与所述目标行为信息之间的匹配程度满足信息匹配条件的行为信息，作为所述目标行为信息对应的参考行为信息并写入一行为信息序列中；

分别计算所述目标主体对象与所述行为信息序列中每个行为信息之间的关联参数，并根据所述关联参数在所述行为信息序列中检测所述目标主体对象对应的行为信息是否存在疑似欺诈信息，并将检测到的疑似欺诈信息添加到对应的疑似欺诈信息序列中。

2.如权利要求1所述的基于社团挖掘的欺诈信息检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述目标主体对象历史产生的行为信息，建立所述目标主体对象对应的标签分布拓扑 图；

所述标签分布拓扑 图包括所述目标主体对象历史产生的每个行为信息的标签信息；

通过预设的标签融合曲线分别对所述标签分布拓扑 图中每个行为信息的标签信息进行融合处理，得到融合标签热度序列；所述预设的标签融合曲线包括与待融合的行为信息相关联的融合参数；

在所述预先采集的行为信息样本对应的行为信息特征序列中，获取所述目标主体对象历史产生的行为信息对应的目标行为信息特征序列，并根据所述目标行为信息特征序列和所述融合标签热度序列，生成主体对象向量分布，并将所述主体对象向量分布转换为所述目标主体对象对应的主体对象行为标签。

3.如权利要求1所述的基于社团挖掘的欺诈信息检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述预先采集的行为信息样本对应的行为信息特征序列中提取与所述目标行为信息相关联的属性特征，并根据所述目标行为信息相关联的属性特征得到所述目标行为信息对应的信息类别标签。

4.如权利要求1所述的基于社团挖掘的欺诈信息检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据多个预设的第一集群分析参考矢量，分别计算所述预先采集的主体样本中每个主体对象对应的主体对象行为标签与所述多个第一集群分析参考矢量之间的第一矢量差异；

根据所述第一矢量差异，确定各主体对象行为标签与各第一集群分析参考矢量之间的关联关系，并将与相同的第一集群分析参考矢量关联的主体对象行为标签所对应的主体对象划分至相同的主体集群社团中；其中，所述主体集群社团的数量与所述第一集群分析参考矢量的数量相同。

5.如权利要求1所述的基于社团挖掘的欺诈信息检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据多个第二集群分析参考矢量，分别计算所述预先采集的行为信息样本中每个行为信息对应的信息类别标签与所述多个第二集群分析参考矢量之间的第二矢量差异；

根据所述第二矢量差异，确定各信息类别标签与各第二集群分析参考矢量之间的关联关系，并将与相同的第二集群分析参考矢量关联的信息类别标签所对应的行为信息划分至相同的行为信息集群社团中；其中，所述行为信息集群社团的数量与所述第二集群分析参考矢量的数量相同。