[发明专利]反欺诈模型的生成及应用方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201811051842.4 | 申请日： | 2018-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN109447658A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 侯明远 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/00 | 分类号： | G06Q30/00;G06Q40/08 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人： | 林燕云 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了反欺诈模型的生成及应用方法、装置、设备及存储介质。该生成方法包括：从保险理赔数据库中获取历史数据集，历史数据集包括训练数据集以及测试数据集；根据训练数据集生成训练用目标社交网络图；根据训练用目标社交网络图获取SDNE算法的目标函数，将该目标函数作为第一目标函数；根据第一目标函数及预设约束条件构造第二目标函数；获取第二目标函数的最优超参，并将最优超参作为已知量加入到第二目标函数中以生成最优目标函数；以及利用训练用目标社交网络图训练最优目标函数以生成反欺诈模型。通过实施本方案可以解决现有技术中识别理赔欺诈行为需要依赖人工定义用户行为特征及并未考虑到社交网络中局部及全局结构的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 目标函数 网络图 训练数据集 存储介质 历史数据 欺诈 预设约束条件 测试数据集 保险理赔 定义用户 欺诈行为 全局结构 社交网络 行为特征 算法 应用 数据库 | ||
【主权项】：
1.一种反欺诈模型的生成方法，其特征在于，包括：从保险理赔数据库中获取历史数据集，所述历史数据集为所述保险理赔数据库中预设时间范围内的所有案件数据的集合，所述历史数据集包括训练数据集以及测试数据集；根据所述训练数据集生成训练用目标社交网络图；根据所述训练用目标社交网络图获取SDNE算法的目标函数，将该目标函数作为第一目标函数；根据所述第一目标函数以及预设约束条件构造第二目标函数；获取所述第二目标函数的最优超参，并将所述最优超参作为所述第二目标函数的已知量加入到所述第二目标函数中以生成最优目标函数；以及利用所述训练用目标社交网络图训练所述最优目标函数以生成所述反欺诈模型。
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