【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，特别是涉及一种异常交易检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着互联网技术的发展，网络交易已经成为重要的交易方式，对异常交易进行检测，可以保障用户的信息和财产安全。
2、在相关技术中，通常是获取众多用户的交易信息，通过大量的数据进行对比分析，以检测出异常交易，但是此方法涉及大量数据，处理过程复杂，检测难度高，导致异常交易的检测效率较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种异常交易检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，能够提升异常交易的检测效率。
2、第一方面，本申请提供了一种异常交易检测方法。所述方法包括：
3、响应于异常交易检测请求，获取目标对象的信息记录；依据信息记录的交易属性，确定信息记录对应的交易事件；依据信息记录的时间和交易事件进行网络图构建，得到交易网络图；基于交易网络图抽取目标对象的交易特征向量；对交易特征向量进行异常交易分类，得到目标对象的异常交易检测结果。
4、第二方面，本申请还提供了一种异常交易检测装置。所述装置包括：
5、数据获取模块，用于响应于异常交易检测请求，获取目标对象的信息记录；
6、交易事件构建模块，用于依据信息记录的交易属性，确定信息记录对应的交易事件；
7、网络图构建模块，用于依据信息记录的时间和交易事件进行网络图构建，得到交易网络图；
8、特征抽取模
9、异常交易分类模块，用于对交易特征向量进行异常交易分类，得到目标对象的异常交易检测结果。
10、在一些实施例中，数据获取模块，还用于获取异常交易类型；依据异常交易类型，在信息记录中选取至少两种交易属性；依据至少两种交易属性，确定信息记录对应的交易事件。
11、在一些实施例中，数据获取模块，还用于当至少两种交易属性包括数值类型的第一交易属性时，依据第一交易属性所属的区间确定第一交易属性对应的交易类型；当至少两种交易属性包括文字类型的第二交易属性时，将第二交易属性作为对应的交易类型；将至少两种交易属性分别对应的交易类型之间的组合，作为信息记录对应的交易事件。
12、在一些实施例中，网络图构建模块，还用于依据信息记录的时间对信息记录对应的交易事件进行排序，得到交易事件序列；将交易事件作为节点，依据交易事件序列中的事件顺序确定节点之间的有向边；通过节点和节点之间的有向边构建交易网络图。
13、在一些实施例中，特征抽取模块，还用于根据交易网络图确定交易事件之间的转移概率；转移概率表征在一个交易事件之后执行另一个交易事件的概率；依据交易事件之间的转移概率构建转移矩阵；依据交易网络图中交易事件的初始权重，构建初始权重向量；依据转移矩阵对初始权重向量进行向量更新，得到目标对象的交易特征向量。
14、在一些实施例中，特征抽取模块，还用于根据交易网络图中的第一交易事件和第二交易事件确定交易事件组；在交易网络图中，获取交易时间处于第一交易事件之后的其他交易事件；在其他交易事件中，将与第二交易事件相同的交易事件作为参考交易事件；依据其他交易事件和参考交易事件，确定第一交易事件和第二交易事件之间的转移概率。
15、在一些实施例中，特征抽取模块，还用于根据参考交易事件的数量和其他交易事件的数量确定第一比值；将第一比值作为第一交易事件和第二交易事件之间的转移概率。
16、在一些实施例中，特征抽取模块，还用于在参考交易事件的交易属性中获取第一交易资源值，并在其他交易事件的交易属性中获取第二交易资源值；基于第一交易资源值和第二交易资源值，确定第一交易事件和第二交易事件之间的转移概率。
17、在一些实施例中，特征抽取模块，还用于基于转移矩阵和初始权重向量之间的乘积对初始权重向量进行向量更新，得到更新权重向量；依据更新权重向量和初始权重向量确定误差值；当误差值不满足收敛条件时，采用更新权重向量替换初始权重向量，并返回执行采用转移矩阵对初始权重向量之间的乘积，对初始权重向量进行更新；当误差值满足收敛条件时，将更新权重向量作为目标对象的交易特征向量。
18、在一些实施例中，异常交易分类模块，还用于通过目标分类器对交易特征向量进行异常交易分类，得到目标对象的异常交易检测结果。
19、在一些实施例中，异常交易检测装置还包括分类器训练模块，用于获取样本对象的样本信息记录；依据样本信息记录的样本交易属性，确定样本信息记录对应的样本交易事件；依据样本信息记录的时间和样本交易事件进行网络图构建，得到样本交易网络图；基于样本交易网络图抽取样本对象的样本交易特征向量；通过分类器对样本交易特征向量进行异常交易分类，得到样本对象的异常交易值；依据异常交易值和样本对象的异常交易标签，对分类器进行参数调整，得到目标分类器。
20、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
21、响应于异常交易检测请求，获取目标对象的信息记录；依据信息记录的交易属性，确定信息记录对应的交易事件；依据信息记录的时间和交易事件进行网络图构建，得到交易网络图；基于交易网络图抽取目标对象的交易特征向量；对交易特征向量进行异常交易分类，得到目标对象的异常交易检测结果。
22、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
23、响应于异常交易检测请求，获取目标对象的信息记录；依据信息记录的交易属性，确定信息记录对应的交易事件；依据信息记录的时间和交易事件进行网络图构建，得到交易网络图；基于交易网络图抽取目标对象的交易特征向量；对交易特征向量进行异常交易分类，得到目标对象的异常交易检测结果。
24、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
25、响应于异常交易检测请求，获取目标对象的信息记录；依据信息记录的交易属性，确定信息记录对应的交易事件；依据信息记录的时间和交易事件进行网络图构建，得到交易网络图；基于交易网络图抽取目标对象的交易特征向量；对交易特征向量进行异常交易分类，得到目标对象的异常交易检测结果。
26、上述异常交易检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，获取目标对象的信息记录，信息记录是复杂数据，通过信息记录的交易属性，确定信息记录对应的交易事件，交易事件是简单数据，即将复杂的信息记录映射为简单的交易事件，通过信息记录的时间和交易事件构建交易网络图，使得交易网络图可以反映目标对象的交易行为，由于交易网络图是通过简单的交易事件构建的，通过交易网络图抽取交易特征向量，减少本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种异常交易检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述信息记录的交易属性，确定所述信息记录对应的交易事件，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述至少两种交易属性，确定所述信息记录对应的交易事件，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述信息记录的时间和所述交易事件进行网络图构建，得到交易网络图，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述交易网络图抽取所述目标对象的交易特征向量，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述交易网络图确定所述交易事件之间的转移概率，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述依据所述其他交易事件和所述参考交易事件，确定所述第一交易事件和所述第二交易事件之间的转移概率，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述依据所述其他交易事件和所述参考交易事件，确定所述第一交易事件和所述第二交易事件之间的转移概率，包括：>
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述依据所述转移矩阵对所述初始权重向量进行向量更新，得到所述目标对象的交易特征向量，包括：
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述交易特征向量进行异常交易分类，得到所述目标对象的异常交易检测结果，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述响应于异常交易检测请求，获取目标对象的信息记录之前，还包括：
12.一种异常交易检测装置，其特征在于，所述装置包括：
13.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。
15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种异常交易检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述信息记录的交易属性，确定所述信息记录对应的交易事件，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述至少两种交易属性，确定所述信息记录对应的交易事件，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述信息记录的时间和所述交易事件进行网络图构建，得到交易网络图，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述交易网络图抽取所述目标对象的交易特征向量，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述交易网络图确定所述交易事件之间的转移概率，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述依据所述其他交易事件和所述参考交易事件，确定所述第一交易事件和所述第二交易事件之间的转移概率，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述依据所述其他交易事件和所述参考交易事件，确定所述第一交易事件和所述第二交易事件之间的...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄自豪，
申请(专利权)人：财付通支付科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。