1.一种风险控制方法，其特征在于，包括：
根据历史业务数据，确定参与过非法业务交互的第一节点，以及确定与所述第一节点进行过合法业务交互的第二节点；
根据各所述第一节点和各所述第二节点相互之间进行业务交互的情况，分别确定每个所述第一节点和每个所述第二节点的风险程度表征值；
采用与确定出的风险程度表征值对应的设定策略，对该风险程度表征值对应的节点进行风险控制。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各所述第一节点和各所述第二节点相互之间进行业务交互的情况，分别确定每个所述第一节点和每个所述第二节点的风险程度表征值，具体包括：
生成二部图网络，其中，所述二部图网络反映各所述第一节点和各所述第二节点相互之间进行业务交互的情况；
根据所述二部图网络，分别确定每个所述第一节点和每个所述第二节点的风险程度表征值。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，生成二部图网络，具体包括：
在各所述第一节点和各所述第二节点中，确定出作为主动方节点的各节点，构成二部图网络的第一顶点集，其中，作为主动方节点的每个所述节点分别用所述第一顶点集中的一个顶点表示；
在各所述第一节点和各所述第二节点中，确定出作为被动方节点的各节点，构成所述二部图网络的第二顶点集，其中，作为被动方节点的每个所述节点分别用所述第二顶点集中的一个顶点表示；
根据所述历史业务数据，若所述第一顶点集中的任一顶点与所述第二顶点集中的任一顶点之间进行过业务交互，则在这两个顶点之间生成一条边；
所述第一顶点集、所述第二顶点集和生成的各条边构成所述二部图网络。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述二部图网络，分别确定每个所述第一节点和每个所述第二节点的风险程度表征值，具体包括：
根据所述二部图网络，构造矩阵，其中，所述矩阵反映所述二部图网络中各顶点相互之间进行业务交互的情况；
生成种子节点向量，其中，所述种子节点向量反映所述二部图网络中各顶点参与非法业务交互的情况；
根据所述矩阵和所述种子节点向量，分别确定每个所述第一节点和每个所述第二节点的风险程度表征值。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述二部图网络，构造矩阵，具体包括：
根据所述二部图网络，构造n×n的矩阵T，其中，n等于所述二部图网络中顶点的数量，所述矩阵T中第i行第j列的矩阵元素记作T(i,j)，T(i,j)表示所述二部图网络中的第i个顶点与第j个顶点之间是否存在边，若是，则T(i,j)等于第一设定值x1，否则，T(i,j)等于第二设定值x2，0≤x2＜x1。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，生成种子节点向量，具体包括：
生成n维的种子节点向量V0，其中，所述种子节点向量V0中第m维向量分量记作V0(m)，V0(m)表示所述二部图网络中的第m个顶点参与非法业务交互的情况；
若所述二部图网络中的第m个顶点参与过的非法业务交互的次数与参与过的业务交互的次数的比例不小于设定阈值，则V0(m)等于第三设定值x3，否则，V0(m)等于第四设定值x4，0≤x4＜x3。
7.一种风险控制装置，其特征在于，包括：
确定模块，用于根据历史业务数据，确定参与过非法业务交互的第一节点，以及确定与所述第一节点进行过合法业务交互的第二节点；
表征模块，用于根据各所述第一节点和各所述第二节点相互之间进行业务交互的情况，分别确定每个所述第一节点和每个所述第二节点的风险程度表征值；
风险控制模块，用于采用与确定出的风险程度表征值对应的设定策略，对该风险程度表征值对应的节点进行风险控制。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述表征模块具体用于：生成二部图网络，其中，所述二部图网络反映各所述第一节点和各所述第二节点相互之间进行业务交互的情况；根据所述二部图网络，分别确定每个所述第一节点和每个所述第二节点的风险程度表征值。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述表征模块具体用于：在各所述第一节点和各所述第二节点中，确定出作为主动方节点的各节点，构成二部图网络的第一顶点集，其中，作为主动方节点的每个所述节点分别用所述第一顶点集中的一个顶点表示；在各所述第一节点和各所述第二节点中，确定出作为被动方节点的各节点，构成所述二部图网络的第二顶点集，其中，作为被动方节点的每个所述节点分别用所述第二顶点集中的一个顶点表示；根据所述历史业务数据，若所述第一顶点集中的任一顶点与所述第二顶点集中的任一顶点之间进行过业务交互，则在这两个顶点之间生成一条边；所述第一顶点集、所述第二顶点集和生成的各条边构成所述二部图网络。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述表征模块具体用于：根据所述二部图网络，构造矩阵，其中，所述矩阵反映所述二部图网络中各顶点相互之间进行业务交互的情况；生成种子节点向量，其中，所述种子节点向量反映所述二部图网络中各顶点参与非法业务交互的情况；根据所述矩阵和所述种子节点向量，分别确定每个所述第一节点和每个所述第二节点的风险程度表征值。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述表征模块具体用于：根据所述二部图网络，构造n×n的矩阵T，其中，n等于所述二部图网络中顶 点的数量，所述矩阵T中第i行第j列的矩阵元素记作T(i,j)，T(i,j)表示所述二部图网络中的第i个顶点与第j个顶点之间是否存在边，若是，则T(i,j)等于第一设定值x1，否则，T(i,j)等于第二设定值x2，0≤x2＜x1。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述表征模块具体用于：生成n维的种子节点向量V0，其中，所述种子节点向量V0中第m维向量分量记作V0(m)，V0(m)表示所述二部图网络中的第m个顶点参与非法业务交互的情况；若所述二部图网络中的第m个顶点参与过的非法业务交互的次数与参与过的业务交互的次数的比例不小于设定阈值，则V0(m)等于第三设定值x3，否则，V0(m)等于第四设定值x4，0≤x4＜x3。