[发明专利]一种风险成因识别方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种风险成因识别方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：

获取指定风险等级对应的指定风控对象集；所述指定风控对象集包括所述指定风险等级对应的风控对象；

将所述指定风控对象集中对象标签满足标签一致性要求的风控对象合并至一个节点，并基于所述指定风控对象集中各风控对象之间的关系确定各节点之间的边，得到所述指定风险等级对应的指定风险关系图谱；其中，所述指定风险关系图谱中各节点对应的节点特征基于被合并至相应节点下的风控对象的对象特征确定；

基于边重要度因子及节点特征重要度因子从所述指定风险关系图谱中筛选重要度满足指定重要度要求的边或者节点，构建所述指定风险等级对应的风险模式识别图谱，以基于所述风险模式识别图谱进行风控对象的风险成因识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风险模式识别图谱还包括风控对象风险描述；其中，所述风控对象风险描述至少包括风控对象所在节点的节点标签、节点特征以及风险传导模式的一种；其中，所述风险传导模式利用风控对象所在节点与其他节点之间的边以及边的边重要度因子表征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边重要度因子及节点特征重要度因子采用下述方式确定：

基于所述指定风险关系图谱求解如下第一目标函数：

其中，为n维向量，其每个元素取值均为1；y表示目标变量，Y表示目标变量所组成的向量，c表示风险等级，C表示风险等级的上限值，P_Φ表示风险预测结果，G表示图谱，A_c,S表示指定风险关系图谱的邻结矩阵，·表示矩阵的点乘，σ(M)表示sigmoid函数，σ(M)∈[0,1]^n*n，n表示邻结矩阵A_c,S的行数或列数，M表示边的掩码函数，H(·)表示熵，X表示特征向量，X_c,S表示指定风险关系图谱的节点特征所形成的特征向量；G_c,S表示指定风险关系图谱；F表示节点特征的掩码函数，F∈{0,1}^K，K表示节点特征的特征变量数；

将对上述目标函数求解得到的边的掩码函数以及节点特征的掩码函数分别标记为M^*、F^*，并分别以σ(M^*)、F^*作为边重要度因子、节点特征重要度因子。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述风险模式识别图谱进行风控对象的风险成因识别，包括：

基于所述风险模式识别图谱解下述第二目标函数，得到P_c^TA_i,c,SP_c：

其中，P_c表示调节系数矩阵，表示对P_c的转置，表示风险模式识别图谱的关系模式，表示风险模式识别图谱的特征模式，A_i,c,S表示风险等级c下的风控对象v_i对应的风控对象关系子图的邻结矩阵，X_i,c,S表示风控对象v_i的对象特征；

根据风险等级c下各风控对象对应的确定风险等级c的基准邻结矩阵，以根据所述基准邻结矩阵进行风控对象的风险成因识别。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述基准邻结矩阵进行风控对象的风险成因识别，包括：

对于待风险成因识别的目标风控对象，获取所述目标风控对象对应的目标风控对象关系子图；

计算所述目标风控对象关系子图的邻结矩阵，作为目标邻结矩阵；

将所述目标邻结矩阵与各风险等级下的基准邻结矩阵进行比较，以确定所述目标风控对象落入各风险等级的影响因素。