[发明专利]一种二手车融资担保信息识别方法、系统及介质

权利要求书

1.一种二手车融资担保信息识别方法，其特征在于，所述二手车融资担保信息识别方法包括：

根据收集到的贷款申请人基础信息数据、关系数据和车辆信息数据进行关系知识图谱的本体设计，构建关系知识图谱，并利用图卷积神经网络建立关系知识图谱中图节点的向量表示学习模型，基于图节点的向量表示定义贷款申请的欺诈识别规则，对是否属于欺诈贷款申请进行识别。

2.如权利要求1所述的二手车融资担保信息识别方法，其特征在于，所述贷款申请人基础信息数据包括：

申请用户提供的基本信息、征信信息、本机构和其他机构的历史信息，构建每个申请用户的综合数据集。

3.如权利要求1所述的二手车融资担保信息识别方法，其特征在于，所述构建关系知识图谱为将申请人的联系方式作为图节点，申请人和其他人或者其他机构用边相连，表示申请人与其存在关系，同时将用户的基本信息和其他行为信息作为节点的属性数据。

4.如权利要求1所述的二手车融资担保信息识别方法，其特征在于，所述利用图卷积神经网络建立贷款申请的欺诈识别模型，对是否属于欺诈贷款申请进行识别包括：

基于申请人的知识图谱，利用申请人的基本信息、行为信息和其他信息对网络节点进行初始化向量表示；利用图卷积算子对向量进行非线性变化；利用定义的损失函数和随机梯度下降方法对变化后的向量进行监督约束，得到学习好的节点向量化表示；计算节点向量和图向量的相似度。

5.如权利要求1所述的二手车融资担保信息识别方法，其特征在于，所述二手车融资担保信息识别方法包括以下步骤：

第一步，收集申请用户提供的基本信息、征信信息、本机构和其他机构的历史信息，综合构建每个申请用户的综合数据集；

第二步，构建知识图谱，将申请人的联系方式作为图节点，申请人和其他人或者其他机构用边相连，表示申请人与其存在关系，同时将用户的基本信息和其他行为信息作为节点的属性数据；

第三步，基于申请人的知识图谱，利用申请人的基本信息、行为信息和其他信息对网络节点进行初始化向量表示；利用图卷积算子对向量进行非线性变化；利用定义的损失函数和随机梯度下降方法对变化后的向量进行监督约束，得到学习好的节点向量化表示；

第四步，计算节点向量和图向量的相似度，将相似度小于0.5的节点输出为欺诈节点。

6.如权利要求5所述的二手车融资担保信息识别方法，其特征在于，所述第二步构建知识图谱具体包括：

1)构建申请人和相关信息的二元数据，以每个申请人为出发点寻找关联到的信息，形成二元组数据，格式如下：

[[P，R1]，[P，R2]，…，[P，Rn]]，其中P代表申请人，R1，R2，…，Rn代表与申请人P相关的信息；

2)利用1)的二元数据构建申请人的知识图谱。