[发明专利]风险识别模型的训练方法、风险识别方法、装置及设备

说明书

本申请提供一种风险识别模型的训练方法、风险识别方法、装置及设备，涉及区块链技术领域。其中，该方法通过获取训练样本数据集，训练样本数据集包括多个训练样本数据，每个训练样本数据标注有风险概率值标签，且每个训练样本数据包括下述至少两个维度的数据：以太坊交易数据、智能合约操作码数据以及评论数据；根据训练样本数据集，训练获取风险识别模型，应用本申请实施例，由于风险识别模型是根据包括多个维度的训练样本数据训练获取的，因此，通过该风险识别模型对待识别区块链项目进行风险识别获取风险概率值时，可以提高风险识别的准确性，使得基于该风险概率值提前给投资者进行预警时，可以降低投资者的投资风险。

技术领域

本申请涉及区块链技术领域，特别涉及一种风险识别模型的训练方法、风险识别方法、装置及设备。

背景技术

区块链技术作为一个新兴的技术，具有“不可伪造”、“全程留痕”、“可以追溯”、“公开透明”、“集体维护”等特征，被广泛应用在金融领域中，比如，区块链技术可以应用在数字货币、支付清算、智能合约、金融交易、物联网金融等多个方面，但随着区块链技术的广泛应用，出现了被利用来推行一些损害公共利益的项目的现象。

现有的，对于这些损害公共利益的项目进行风险性识别时，主要依据识别者的历史经验进行识别。

但是，现有的风险识别方法容易受识别者的主观因素影响，因此，存在风险识别的准确性较低的问题。

发明内容

本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种风险识别模型的训练方法、风险识别方法、装置及设备，可以提高风险识别的准确性，使得基于该风险概率值提前给投资者进行预警时，可以降低投资者的投资风险。

为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供一种风险识别模型的训练方法，包括：

获取训练样本数据集，所述训练样本数据集包括多个训练样本数据，每个所述训练样本数据标注有风险概率值标签，且每个所述训练样本数据包括下述至少两个维度的数据：以太坊交易数据、智能合约操作码数据以及评论数据；

根据所述训练样本数据集，训练获取风险识别模型，所述风险识别模型用于识别区块链项目数据的风险概率值。

在可选的实施方式中，所述风险识别模型包括：至少两个子识别模型以及分类器模型；

所述根据所述训练样本数据集，训练获取风险识别模型，包括：

根据所述训练样本数据集，提取下述至少两个维度的特征向量：交易行为特征向量、智能合约操作码特征向量、评论特征向量；

根据至少两个维度的所述特征向量，训练获取至少两个子识别模型，所述子识别模型用于识别区块链项目数据在对应数据维度上的风险概率值；

根据至少两个所述子识别模型训练获取分类器模型，所述分类器模型用于识别区块链项目数据在至少两个数据维度上的加权风险概率值。

在可选的实施方式中，所述获取训练样本数据集，包括：

获取标注有风险概率值标签的初始训练样本数据集；

根据预设方式，划分训练样本数据集和测试样本数据集，所述测试样本数据集包括多个测试样本数据，每个所述测试样本数据包括下述至少两个维度的数据：以太坊交易数据、智能合约操作码数据以及评论数据。

在可选的实施方式中，所述根据至少两个所述子识别模型训练获取分类器模型，包括：

根据至少两个所述子识别模型，获取所述测试样本数据集中每个所述测试样本数据在对应数据维度上的风险概率值；