资源转移数据的分析方法、装置、设备及介质与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，尤其涉及云技术领域，提供一种资源转移数据的分析方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.对账户的资源转移进行分析，可以预判出可能存在违法犯罪的异常账户。目前，一般是从金融系统中，以表格形式导出多个账户对应的资源转移数据，人工查看表格，以确定可能异常的账户。
3.但这种方式中，一方面，由于导出的表格中涉及的多个账户的资源转移数据零散分布，在确定异常的账户时，需要进行大量的数据筛选，数据筛选耗费时间；另一方面，如果后续需要某个账户在新数据项的数据，则需要再次从金融系统中查询该账户在新数据项上的数据，并添加在该表格中，表格的数据增删处理过程复杂，由此可见，目前这种资源转移数据的处理效率较低。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种资源转移数据的分析方法、装置、设备及介质，用于提高资源转移数据的处理效率。
5.一方面，提供了一种资源转移数据的分析方法，包括：
6.响应于在第一操作界面中触发的输入操作，获取账户标识集合，其中，所述账户标识集合包含至少一个账户标识，每个账户标识关联一个目标账户；
7.响应于针对所述账户标识集合触发的数据分析操作，分别获得所述账户标识集合中各个账户标识各自关联的历史资源转移数据，以及对获得的各个历史资源转移数据进行分析，获得所述各自账户标识各自对应的数据分析结果，其中，一个账户标识对应的数据分析结果包括一个目标账户与每个其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总；
8.在第二操作界面中，呈现所述账户标识集合中目标账户标识对应的数据分析结果。
9.一方面，提供了一种资源转移数据的分析装置，包括：
10.账户标识获取模块，用于响应于在第一操作界面中触发的输入操作，获取账户标识集合，其中，所述账户标识集合包含至少一个账户标识，每个账户标识关联一个目标账户；
11.数据分析模块，用于响应于针对所述账户标识集合触发的数据分析操作，分别获得所述账户标识集合中各个账户标识各自关联的历史资源转移数据，以及对获得的各个历史资源转移数据进行分析，获得所述各自账户标识各自对应的数据分析结果，其中，一个账户标识对应的数据分析结果包括一个目标账户与每个其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总；
12.分析结果显示模块，用于在第二操作界面中，呈现所述账户标识集合中目标账户
标识对应的数据分析结果。
13.在一种可能的实施例中，所述分析结果显示模块具体用于：
14.将所述账户标识集合中默认的至少一个账户标识作为目标账户标识，在所述第二操作界面中，呈现所述默认的至少一个账户标识关联的数据分析结果；或者，
15.响应于在所述第二操作界面中触发的所述账户标识集合中至少一个账户标识的选取操作，将选取的至少一个账户标识作为目标账户标识，在所述第二操作界面中，呈现所述选取的至少一个账户标识关联的数据分析结果。
16.在一种可能的实施例中，所述第二操作界面中还呈现有所述各个账户标识；所述分析结果显示模块还用于：
17.所述在第二操作界面中，呈现所述账户标识集合中目标账户标识对应的数据分析结果之后，响应于针对所述各个账户标识中待切换账户标识的选中操作，在所述第二操作界面中，呈现所述待切换账户标识对应的数据分析结果，其中，所述待切换账户标识为所述各个账户标识中除了所述目标账户标识之外的账户标识。
18.在一种可能的实施例中，所述分析结果显示模块还用于：
19.在所述第二操作界面中，以列表形式，分别呈现所述目标账户标识对应的目标账户与每个其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总；以及，
20.在所述第二操作界面中，以图形形式，分别呈现所述目标账户标识在至少一个预设分析维度上的数据分析子结果。
21.在一种可能的实施例中，所述数据分析模块还用于，针对所述各个账户标识，分别执行以下操作：
22.基于所述各个历史资源转移数据，确定所述各个账户标识中的一个账户标识，在至少一个预设分析维度中每个预设分析维度上的数据分析子结果；
23.将获得的各个数据分析子结果分别转换为预设格式；
24.基于转换后的各个数据分析子结果，获得所述一个账户标识对应的逻辑数据层；
25.所述分析结果显示模块具体用于：基于所述账户标识集合中各个账户标识对应的逻辑数据层，以图形形式，分别呈现所述目标账户标识在至少一个预设分析维度上的数据分析子结果。
26.在一种可能的实施例中，所述数据分析模块具体用于：
27.针对所述各个账户标识对应的各个目标账户，分别执行以下操作：
28.基于所述各个历史资源转移数据，分别获得所述各个目标账户中的一个目标账户与每个其他账户之间的资源转移记录；
29.基于所述一个目标账户与每个其他账户之间的资源转移记录，获得一个目标账户与每个其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总；
30.基于所述一个目标账户对应的资源转入汇总和资源转出汇总，获得所述一个目标账户对应的数据分析结果。
31.在一种可能的实施例中，所述数据分析模块具体用于：
32.依次读取所述一个目标账户与每个其他账户之间的资源转移记录，每读取一个资源转移记录，基于当前读取的一个资源转移记录，对第一字典进行更新，并将最后一次更新的第一字典作为所述一个目标账户的第一目标字典，其中，一次更新过程包括：
33.获得一个资源转移记录对应的其他账户的账户标识的第一键；
34.若第一字典中不存在与所述第一键相同的键，则将所述第一键写入所述第一字典中，并将所述一个资源转移记录的资源转移数量和资源转移频数作为所述第一字典中第一键的值，其中，所述第一字典中包括键和与键对应的值，所述第一字典中的键是在读取所述一个资源转移记录之前，读取所述一个目标账户与每个其他账户之间的资源转移记录时，根据所述其他资源转移记录中其他账户的账户标识生成的，所述第一字典中包括的值为相应键对应的其他账户的资源转移数量和资源转移频数；
35.若所述第一字典中存在与所述第一键相同的键，则基于所述一个历史资源转移记录，更新所述第一字典中所述第一键对应的值；
36.基于所述一个目标账户对应的第一目标字典，获得所述一个目标账户对应的资源转入汇总和资源转出汇总。
37.在一种可能的实施例中，所述数据分析模块具体用于：
38.遍历所述各个历史资源转移数据，获得各个其他账户，其中，每个其他账户是指与任一目标账户存在资源转移的账户；
39.针对所述各个其他账户，分别执行以下操作：
40.从资源转移数据系统中，获得所述各个其他账户中一个其他账户的账户基础信息；
41.将所述一个其他账户的账户基础信息，与每个目标账户与所述一个其他账户之间的资源转移记录进行关联。
42.在一种可能的实施例中，所述数据分析模块具体用于：
43.依次读取所述各个历史资源转移数据，每读取一个历史资源转移数据，基于当前读取的一个历史资源转移数据，对第二字典进行更新，将最后一次更新的第二字典作为第二目标字典，其中，一次更新过程包括：
44.提取所述一个历史资源转移数据对应的其他账户的账户标识，并提取
45.出的账户标识的第二键；
46.若所述第二键与第二字典中的键均不相同，则将所述第二键写入所述第二字典中，其中，所述第二字典中包括的键是在读取所述一个历史资源转移数据之前，读取所述各个历史资源转移数据中其他历史资源转移数据时，根据所述其他历史资源转移数据对应的其他账户的账户标识生成的；
47.若所述第二键与所述第二字典中目标键相同，则将所述目标键确定为
48.所述提取出的账户标识的键；
49.基于所述第二目标字典，确定各个其他账户。
50.在一种可能的实施例中，所述数据分析模块还用于，针对所述账户标识集合中各个账户标识，分别执行以下操作：
51.基于所述各个账户标识中的一个账户标识对应的数据分析结果，提取所述一个账户标识的资源转移特征；
52.将所述一个账户标识的资源转移特征输入已训练的风险判断模型，获得所述一个账户标识对应的风险判断结果，其中，所述已训练的风险判断模型是基于各个样本账户的风险判断标签和对应的样本资源转移特征训练得到的；
53.所述分析结果显示模块还用于，在第二操作界面中，呈现所述账户标识集合中目标账户标识对应的数据分析结果时，在所述第二操作界面上还呈现有所述目标账户标识对应的风险判断结果。
54.本技术实施例提供一种计算机设备，包括：
55.至少一个处理器，以及
56.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
57.其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令实现如一方面中任一项所述的资源转移数据的分析方法。
58.本技术实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行如一方面中任一项所述的资源转移数据的分析方法。
59.由于本技术实施例采用上述技术方案，至少具有如下技术效果：
60.在本技术实施例中，在获得输入的待分析的账户标识集合之后，可以对各个目标账户进行资源转移数据分析，以实现多个目标账户的批量分析，提高资源转移数据的分析效率，且，数据分析结果直观地展示了相应账户与其他账户之间的资源转入和转出情况，更全面地对相应账户进行分析，以后续更准确地确定可能异常的账户。且，能够分别获得每个目标账户对应的数据分析结果，以灵活地展示每个目标账户对应的数据分析结果，有利于用户后续确定可能异常的账户。
附图说明
61.图1a为本技术实施例提供的一种资源转移数据的分析方法的应用场景图一；
62.图1b为本技术实施例提供的一种资源转移数据的分析方法的应用场景图二；
63.图2为本技术实施例提供的一种资源转移数据的分析方法的流程图；
64.图3为本技术实施例提供的一种资源转移数据的分析方法的流程图；
65.图4a为本技术实施例提供的一种第二操作界面的示例图一；
66.图4b为本技术实施例提供的一种第二操作界面的示例图一；
67.图5为本技术实施例提供的一种获得数据分析结果的方法流程图；
68.图6为本技术实施例提供的一种每个相关账户与其他账户之间的资源转移记录的示例图；
69.图7为本技术实施例提供的一种更新第一字典的过程示意图；
70.图8为本技术实施例提供的处理各个历史资源转移数据顺序的示例图；
71.图9a为本技术实施例提供的一种第二操作界面的示例图二；
72.图9b为本技术实施例提供的一种第二操作界面的示例图三；
73.图10为图1b中终端与第二服务器之间的交互示例图；
74.图11为本技术实施例提供的一种游戏资源转移数据的分析过程示例图；
75.图12为本技术实施例提供的游戏资源转移数据的分析过程中的界面变化示例图；
76.图13为本技术实施例提供的一种资源转移数据的分析装置的结构示意图；
77.图14为本技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
78.为了更好的理解本技术实施例提供的技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式进行详细的说明。
79.为了便于本领域技术人员更好地理解本技术的技术方案，下面对本技术涉及的名词进行介绍。
80.1、资源转移、历史资源转移数据：
81.①
资源转移：包括各类电子资源相关交易，电子资源可以资金和信息资源中的至少一种。资金可至少包括法币和电子货币等；电子货币是指以电子形式存储在账户所持有的电子钱包(如移动支付类应用中的虚拟钱包)中的货币，电子货币可以但不局限于包括电子票据、数字货币；信息资源可以但不局限于游戏资源(如游戏装备、游戏币、游戏代金券等)、多媒体资源(如视频、音频等)、电子券(如电子团购券、电子折扣券等)。
82.②
历史资源转移数据：是指资源转移时，用于记录本次资源转移的数据，例如，资源转移为银行转账，那么资源转移数据对应为银行交易流水。需要说明的时，历史资源转移数据具有时间特性，一个账户在不同的时间段，对应的历史资源转移数据是不同的。为了便于描述，本技术将一次资源转移产生的资源转移数据，称为一个历史资源转移数据。
83.2、账户、目标账户、其他账户、相关账户：
84.①
账户：是指为用户的互联网身份表示，可以通过账户进行资源转移。
85.②
目标账户：是指需要进行资源转移数据分析的账户。
86.③
其他账户：是指与目标账户存在资源转移的账户。不同的目标账户各自对应的其他账户可能是不同的。例如，账户a与账户b和c之间均有资源转移，那么账户b和c可以视为账户a的其他账户；账户b与账户a和c之间均有资源转移，那么账户a和c可以视为账户b的其他账户。
87.④
相关账户：是指在分析历史资源转移数据时，历史资源转移数据中涉及的任一账户，即相关账户包括待分析的目标账户、以及与目标账户存在资源转移的其他账户。例如，对目标账户a的资源转移数据进行分析，账户a的资源转移数据涉及账户b，那么账户a和账户b均可以分别视为相关账户。
88.3、账户标识、目标账户标识：
89.①
账户标识：用于表示账户，例如，账户为银行账户，账户标识可以为银行的银行卡号。
90.②
目标账户标识：是指待分析的账户标识集合中被用来展示的部分或全部的账户标识。
91.4、数据分析结果：在本技术中，每个账户对应一个数据分析结果，一个账户的数据分析结果是对一个账户的历史资源转移数据进行分析得到的。一个账户的数据分析结果包括一个账户与每个其他账户之间的资源转入记录和资源转出记录。一个账户的数据分析结果还可以包括一个账户在至少一个预设分析维度中每个预设分析维度上的数据分析子结果。预设分析维度是指对目标账户进行数据分析的维度，又可以称为分析字段。不同的目标账户对应的预设分析维度可以不同。预设分析维度例如，资源转移频次、资源转移中其他账户的性别、资源转移中其他账户的地点。
92.5、字典：一种数据存储方式，字典可以运用在数据去重或者数据索引等方面。字典
至少包括键，还可以包括与键对应的值，字典中的键具有唯一性，即在一个字典中不存在两个相同的键。下面以表1为例，对字典进行示例介绍：
93.表1
[0094][0095]
以上表1中第一行为例，字典中的键为账户标识，字典中的值为与该键进行资源转移的其他账户，与该其他账户进行资源转移的资源转移频次，与该其他账户进行资源转移的资源转移数量，与该其他账户对应用户的名字等。
[0096]
6、风险判断标签：用于表示账户属于异常或正常的标签，例如，账户正常，账户对应的风险判断标签为1；账户异常，账户对应的风险判断标签为0。
[0097]
7、逻辑数据层：是指将预设格式的各个数据，以预设逻辑架构组织而形成的结果，在展示相应的数据时，可以直接调用逻辑数据层，以预设逻辑架构展示各个数据。
[0098]
8、云技术(cloud technology)：基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。
[0099]
9、云计算(cloud computing)：是一种计算模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。
[0100]
为了提高资源转移数据的处理效率，本技术实施例提供一种资源转移数据的分析方法，下面对本技术实施例的设计思想进行介绍。
[0101]
在本技术实施例中，可以根据输入的账户标识集合，对账户标识集合中每个账户标识对应的历史资源转移数据进行分析，以获得相应账户与每个其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总，并以账户为维度展示相应账户对应的数据分析结果，这样，可以批量对多个账户的资源转移情况进行分析，提高资源转移数据分析效率。且，用户可以直观地查询各个账户的资源转移情况，可以快速观察出该账户在资源转出和资源转入方向上的资源分布情况，以便于后续从不同维度判断账户的风险，有助于用户更高效的发现存在风险的账户。
[0102]
基于上述设计思想，下面对本技术实施例的资源转移数据的分析方法的应用场景进行介绍。
[0103]
请参照图1a，为本技术实施例提供的一种资源转移数据的分析方法的应用场景图一，该应用场景图包括终端110和第一服务器120。
[0104]
第一服务器120可以理解为资源转移数据系统对应的后台服务器，其记录有各个
账户对应的历史资源转移数据，第一服务器120可以是从各个资源转移平台获取的各个账户对应的历史资源转移数据，例如，第一服务器120可以通过相应的数据接口，访问各个金融平台上的资源转移数据，以获得各个账户的历史资源转移数据。
[0105]
终端110与第一服务器120之间可以通过通信网络通信，通信网络是有线网络或无线网络。例如，终端可以通过网页或者数据接口访问第一服务器120，从第一服务器120获取目标账户的历史资源转移数据，从而对历史资源转移数据进行处理，获得目标账户对应的数据分析结果。其中，涉及到的数据分析过程将在下文中论述。
[0106]
请参照图1b，为本技术实施例提供的一种资源转移数据的分析方法的应用场景图二，该应用场景图包括终端110、第一服务器120和第二服务器130。
[0107]
与图1a不同的时，在图1a中是由终端110完成数据分析，而在图1b所示的应用场景中，第二服务器130和终端110协同执行数据分析。
[0108]
例如，用户可以通过终端110中的应用111请求第二服务器130进行数据分析，应用111例如：预装在终端110中的应用程序、网页或小程序等。第二服务器130在接收终端110发送的请求之后，第二服务器130可以通过第一服务器120获取相应的历史资源转移数据，进行资源转移数据分析，以获得目标账户对应的数据分析结果，其中，涉及到的数据分析过程将在下文中论述。
[0109]
本技术中的第一服务器120和第二服务器130均可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。本技术中的终端为用户使用的电子设备，该电子设备可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表、游戏设备、智能电视或智能穿戴设备等具有一定计算能力并且运行有即时通信类软件及网站或者社交类软件及网站的计算机设备。
[0110]
在一种可能的应用场景中，为了便于降低通信时延，可以在各个地区部署第一服务器120或第二服务器130，或为了负载均衡，可以由不同的服务器分别去服务各个终端对应的地区。多个服务器以通过区块链实现数据的共享，多个服务器相当于多个服务器组成的数据共享系统。例如终端位于地点a，与服务器之间进行通信连接，终端位于地点b，与其他服务器之间通信连接。
[0111]
对于数据共享系统中的每个服务器，均具有与该服务器对应的节点标识，数据共享系统中的每个服务器均可以存储有数据共享系统中其他服务器的节点标识，以便后续根据其他服务器的节点标识，将生成的区块广播至数据共享系统中的其他服务器。每个服务器中可维护一个如下表所示的节点标识列表，将服务器名称和节点标识对应存储至该节点标识列表中。其中，节点标识可为网络之间互联的协议(internet protocol，ip)地址以及其他任一种能够用于标识该节点的信息，表2中仅以ip地址为例进行说明。
[0112]
表2
[0113]
[0114][0115]
另外，本技术实施例涉及的终端110或第二服务器130可以广泛应用于各类具体应用场景，例如，终端110应用到账户的风控检测中，具体例如，在确定账户异常之后，可以对账户关联的交易进行拦截。其中涉及到的终端110或第二服务器130还可以应用到虚拟现实中、应用到增强现实、无人驾驶中、智能家具、智能办公、智能穿戴、智能交通，智慧城市、无人机、机器人中等各类涉及应用场景中，本技术不对此进行限制。
[0116]
下面结合上述描述的应用场景，参考附图来描述本技术示例性实施方式提供的内容浏览引导方法，需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本技术的精神和原理而示出，本技术的实施方式在此方面不受任何限制。
[0117]
下面以图1a中终端执行资源转移数据的分析方法为例，对本技术实施例中的资源转移数据的分析方法的进行介绍，请参照图2，为本技术实施例提供的资源转移数据的分析方法的流程示意图，该流程示意图包括：
[0118]
s21，响应于在第一操作界面中触发的输入操作，获取账户标识集合。
[0119]
第一操作界面可以为终端中应用对应的任意界面，例如为应用对应的主界面。第一操作界面可以包括输入框，输入框是指用户输入账户标识的输入框，用户可以在输入框中进行输入操作，输入操作泛指用于输入账户标识的操作，输入操作例如，进行的账户标识的粘贴操作或进行的账户标识的选择操作等。终端响应于该输入操作，获取各个账户标识，输入的各个账户标识即为账户标识集合，账户标识集合包括一个或多个账户标识，每个账户标识对应一个目标账户。账户标识和目标账户的含义可以参照前文论述的内容，此处不再赘述。
[0120]
例如，请参照图3，为本技术实施例提供的第一操作界面的示例图，该第一操作界面设置有输入框320，例如用户在输入框320中粘贴账户标识集合310，终端根据用户进行的粘贴操作，从而获得账户标识集合310，账户标识集合310具体如图3中虚线圈中所示：账户a、账户b、账户c、账户d、账户e。
[0121]
s22，响应于针对账户标识集合触发的数据分析操作，分别获得账户标识集合中各个账户标识各自关联的历史资源转移数据，以及对获得的各个历史资源转移数据进行分析，获得各自账户标识各自对应的数据分析结果，其中，一个账户标识对应的数据分析结果包括一个目标账户与每个其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总。
[0122]
终端在显示账户标识集合之后，用户可以针对该账户标识集合进行数据分析操作，数据分析操作例如，第一操作界面上预设控件的点击操作，终端根据该数据分析操作，可以获取每个账户标识关联的历史资源转移数据，终端可以从第一服务器获取每个账户标识关联的历史资源转移数据。一个账户标识的历史资源转移数据可能包括一个或多个，以此类推，终端可以获得账户标识集合对应的各个历史资源转移数据。
[0123]
终端对各个历史资源转移数据进行分析，从而获得每个账户标识对应的数据分析结果，每个账户标识对应的数据分析结果包括该账户标识对应的目标账户与其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总。
[0124]
例如，继续参照图3所示的例子，用户可以点击图3中所示的导入控件330，相当于进行了数据分析操作，终端根据该数据分析操作，对各个账户标识对应的历史资源转移数据进行分析，从而获得每个账户标识对应的数据分析结果。例如，账户b的数据分析结果包括如下表3所示的内容：
[0125]
表3
[0126]
资源转出汇总资源转入汇总c：2笔，200元，乙d：5笔，700元，甲f：1笔，300元，丙g：1笔，600元，丁
[0127]
该数据分析结果包括账户b与其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总，具体如表3所示，账户b给账户c转了2笔资金，资金总额为200元，账户c对应的用户的名字为乙；账户b给账户f转了1笔资金，资金总额为300元，账户f对应的用户的名字为丙；账户d给账户b转了5笔资金，资金总额为700元，账户d对应的用户的名字为甲；账户g给账户b转了1笔资金，资金总额为600元，账户g对应的用户的名字为丁。
[0128]
s23，在第二操作界面中，呈现账户标识集合中目标账户标识对应的数据分析结果。
[0129]
终端在获得每个账户标识对应的数据分析结果，可以显示目标账户标识对应的数据分析结果。其中，目标账户标识为账户标识集合中部分或全部账户标识，目标账户标识可以是账户标识集合中默认的账户标识，或者是从账户标识集合中选取的账户标识。
[0130]
例如，继续参照图3所示的例子，用户可以点击图3中所示的导入控件330，相当于进行了数据分析操作，终端根据该数据分析操作，从而显示如图4a所示的第二操作界面，该第二操作界面包括账户b对应的数据分析结果，该数据分析结果包括图4a中所示的账户b与其他账户的资源转出汇总410和资源转入汇总420。
[0131]
在本技术实施例中，终端可以批量对账户标识集合中各个账户标识对应的历史资源转移数据进行分析，以实现对多个账户的分析，并展示相应目标账户对应的数据分析结果，提高了资源转移数据的处理效率。且，数据分析结果包括目标账户与其他账户的资源转出汇总和资源转入汇总，以便于用户直观地查看账户的资源转出和资源转入情况。且，为后续确定账户的异常提供了数据基础。
[0132]
作为一种实施例，在终端执行s21之后，终端可以响应于针对账户标识集合进行的预览操作，在第一操作界面上呈现账户标识集合中各个账户标识对应的第一账户基础信息。
[0133]
在终端获取账户标识集合之后，用户可以点击第一操作界面上的预览控件，相当于进行了预览操作，终端根据该预览操作，从第一服务器获取该账户标识集合中各个账户标识对应的第一账户基础信息，该第一账户基础信息是指目标账户对应的基本信息，例如：目标账户对应的用户的名字、注册目标账户的地点、目标账户对应的资源转移发生地点等。终端在第一操作界面上显示各个账户标识对应的第一账户基础信息。在显示各个账户标识对应的第一账户基础信息时，终端可以以列表或图形等任意形式展示各个账户标识对应的第一账户基础信息。
[0134]
例如，继续参照图3所示的例子，当用户点击图3中所示的预览控件340之后，相当于进行了预览操作，终端响应于该预览操作，显示如图4b所示的各个账户标识对应的第一
账户基础信息450，具体包括如图4b中所示的账户标识，以及目标账户对应用户的名字。
[0135]
一种可能的实施例中，在终端获得展示各个账户标识的第一账户基础信息之后，或者执行s21之后，可以s22的实现方式可以有多种，下面进行示例介绍：
[0136]
获得数据分析结果的方式一：
[0137]
针对账户标识集合中各个账户标识，分别执行以下操作：
[0138]
s1.1，获得账户标识集合中一个账户标识对应的资源转移数据；
[0139]
s1.2，基于一个账户标识对应的资源转移数据，分别统计一个账户标识与各个其他账户的资源转入汇总和资源转出汇总。
[0140]
终端可以从第一服务器获取账户标识集合对应的历史资源转移数据，由于历史资源转移数据具有时间特性，终端可以获得预设时长内账户标识集合对应的历史资源转移数据。每个历史资源转移数据至少包括资源转出方对应的账户标识、资源转入方对应的账户标识以及资源转移数量。每个历史资源转移数据还包括资源转移的产生时间或资源转移的发生地点等。资源转出方是指转出资源的一方，资源转入方是指获得资源的一方。
[0141]
由于第一服务器中存储的历史资源转移数据可能并不是以账户进行分类存储的，例如，第一服务器以资源转移的发生时间从前到后的顺序，存储的资源转移数据，对应地，终端从第一服务器获得各个目标账户的历史资源转移数据是零散分布的，因此终端可以对各个历史资源转移数据进行分类处理，从而获得一个账户标识对应的资源转移数据。每个账户标识对应的资源转移数据可以理解为该资源转移数据中的资源转移方或资源转出方为该账户标识对应的目标账户。
[0142]
例如，终端可以以一个账户标识，从各个历史资源转移数据中，索引出与该账户标识对应的资源转移数据，以此类推，可以获得账户标识集合中每个账户标识对应的资源转移数据。
[0143]
在另一种情况下，如果终端获得的各个历史资源转移数据是以各个目标账户进行分类的，则无需对各个历史资源转移数据进行分类处理。
[0144]
终端在获得每个账户标识对应的资源转移数据之后，可以统计每个账户标识与各个其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总，从而获得每个账户标识对应的数据分析结果。
[0145]
例如，终端从第一服务器获取的各个历史资源转移数据如下表4所示：
[0146]
表4
[0147]
资源转出方资源转移数量资源转入方a200db600gf150ba100f
[0148]
以账户标识集合包括账户a和账户b为例，终端从第一服务器获得如表4所示的各个资源转移数据之后，可以对各个资源转移数据进行分类，从而获得账户a对应的历史资源转移数据如下表5所示：
[0149]
表5
[0150]
资源转出方资源转移数量资源转入方
a200da100f
[0151]
同理，终端获得账户b对应的历史资源转移数据如下表6所示：
[0152]
表6
[0153]
资源转出方资源转移数量资源转入方b600gf150b
[0154]
终端根据表5，统计出账户a对账户d转出200，资源转移频次为1，账户a对账户f转出100，资源转移频次为1次；终端根据表6，统计出账户b对账户g转出600，资源转移频次为1，账户f对账户b转出150，资源转移频次为1。
[0155]
该方式一可结合索引和统计的方式，直接获得每个账户标识对应的数据分析结果。
[0156]
获得数据分析结果的方式二：
[0157]
基于各个历史资源转移数据，分别统计各个目标账户与其他账户之间的资源转移记录；基于各个目标账户与其他账户之间的资源转移记录，分别获得各个目标账户对应的数据分析结果。
[0158]
在本技术实施例中，终端分别统计目标账户与每个其他账户之间的资源转出和资源转入记录，然后对这些资源转出记录和资源转入记录分别进行统计，从而获得相应的数据分析结果。
[0159]
下面以获得一个目标账户的数据分析结果为例，介绍获得一个数据分析结果的具体过程进行介绍，请参照图5，为本技术实施例提供的一种获得数据分析结果的方法流程图，该方法流程图包括：
[0160]
s51，基于各个历史资源转移数据，分别获得一个目标账户与每个其他账户之间的资源转移记录；
[0161]
s52，基于一个目标账户与每个其他账户之间的资源转移记录，获得一个目标账户与每个其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总；
[0162]
s53，基于一个目标账户对应的资源转入汇总和资源转出汇总，获得一个目标账户对应的数据分析结果。
[0163]
在本技术实施例中，终端分析各个历史资源转移数据，从获得的每个目标账户与每个其他账户之间的资源转移记录，进而对每个目标账户与每个其他账户之间的资源转移记录进行统计，获得每个目标账户与其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总，这样，不仅可以对各个历史资源转移数据全面处理，避免遗漏某些历史资源转移数据，且无需对各个历史交易转移数据进行大量的索引，相对减少数据处理量。
[0164]
由于历史资源转移数据包括目标账户与其他账户之间的资源转移数量，因此终端在获得各个历史资源转移数据之后，将各个历史资源转移数据，分别关联至相应的目标账户，从而分别获得每个目标账户对应的资源转移记录。其中，资源转移记录包括相关账户与其他账户之间的资源转出记录和资源转入记录。资源转移记录包括资源转移方向、其他账户对应的账户标识和资源转移数量，资源转移方向包括资源转出和资源转入。一个资源转移记录对应两个相关账户，一个相关账户对应为目标账户，另一个相关账户是与该目标账
户存在资源转移的其他账户。
[0165]
例如，请参照图6，为获得的每个相关账户与其他账户之间的资源转移记录的示例图，该图6表示账户a对应转给b的资源转移数量为100，账户a从账户c获取的资源转移数量为200，账户b对应转给f的资源转移数量为100，账户b从账户a获取的资源转移数量为100，账户c对应转给g的资源转移数量为100，账户c从账户h获取的资源转移数量为200，账户d对应转给f的资源转移数量为100，账户d从账户h获取的资源转移数量为200。
[0166]
终端获得每个相关账户对应的资源转移记录之后，终端可以从每个相关账户对应的资源转移记录中筛选出各个目标账户在资源转入上的资源转移记录，以及在资源转出上的资源转移记录，对筛选出的各个目标账户对应的在资源转入上的资源转移记录、在资源转出上的资源转移记录分别进行汇总，从而获得各个目标账户与每个其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总。
[0167]
一种s52的具体实现方式可以参照如下方式：
[0168]
s2.1，依次读取一个目标账户与每个其他账户之间的资源转移记录，每读取一个资源转移记录，基于当前读取的一个资源转移记录，对第一字典进行更新，并将最后一次更新的第一字典作为一个目标账户的第一目标字典，其中，一次更新过程包括：
[0169]
s2.1.1，获得一个资源转移记录对应的其他账户的账户标识的第一键；
[0170]
s2.1.2，若第一字典中不存在与第一键相同的键，则将第一键写入第一字典中，并将一个资源转移记录的资源转移数量和资源转移频数作为第一字典中第一键的值；
[0171]
s2.1.3，若第一字典中存在与第一键相同的键，则基于一个历史资源转移记录，更新第一字典中第一键对应的值；
[0172]
s2.2，基于一个目标账户对应的第一目标字典，获得一个目标账户对应的资源转入汇总和资源转出汇总。
[0173]
在具体实施时，每个资源转移记录分别是与相应的目标账户相关，因此在获得各个资源转移记录之后，可以为每个目标账户分别创建字典，以实现对每个目标账户与每个其他账户之间的资源转入和资源转出的汇总。
[0174]
在创建一个目标账户对应的字典时，可以读取一个目标账户与每个其他账户之间的资源转移记录，读取一个资源转移记录时，对第一字典进行更新，将最后一次更新获得的第一字典作为该一个目标账户的第一目标字典，下面对第一字典进行更新的过程进行介绍：
[0175]
根据一个资源转移记录中其他账户的账户标识生成第一键，第一键可以直接以该其他账户的账户标识。终端确定第一字典中是否存在与该第一键相同的键，第一字典中包括键和与键对应的值，第一字典中的键是在读取该一个资源转移记录之前，读取该目标账户对应的资源转移记录中其他资源转移记录时，根据其他资源转移记录中的其它账户的账户标识生成的，第二字典中包括的值为相应键对应的其他账户的资源转移数量和资源转移频数。
[0176]
如果第一字典存在与该第一键相同的键，那么表示之前在该目标账户的第一字典中记录过该其他账户的资源记录，那么终端可以根据该一个资源转移记录，对该第一字典中第一键对应的值进行更新。例如，终端将该第一键对应的值中的资源转移数量与该一个资源转移记录中的资源转移数据量相加，并将第一键对应的值中的资源转移频次加一，实
现对第一字典中第一键对应的值进行更新。
[0177]
如果第一字典不存在与该第一键相同的键，那么表示之前在该目标账户的第一字典中没有记录过该其他账户的资源记录，那么可以将第二键写入第一字典中，并将该一个资源转移记录的资源转移数量和资源转移频数作为第一字典中第一键的值。
[0178]
以此类推，对该目标账户与每个其他账户之间的资源转移记录处理完之后，可以获得该目标账户对应的第一目标字典，基于该第一目标字典，获得该目标账户对应的与每个其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总。
[0179]
在本技术实施例中，以字典方式统计一个目标账户对应的资源转出汇总和资源转入汇总，可以避免从大量数据中进行索引的过程，同时为每个目标账户创建一个目标字典，便于后续关联各个目标账户对应的数据。
[0180]
为了更清楚地说明更新第一字典的过程，下面结合图7所示的一种更新第一字典的过程示意图进行介绍，该过程示意图包括：
[0181]
s71，获取当前资源转移记录，并获取当前资源转移记录对应的其他账户的账户标识对应的第一键。
[0182]
任意一个被处理的资源转移记录都可以视为当前资源转移记录。
[0183]
例如，获取账户a对应的当前资源转移记录为[出，b，10]，“出”表示账户a给账户b转移了资源，“b”为与账户a进行资源转移的账户的账户标识，“10”为账户b与账户a之间的资源转移数量，终端获得账户b对应的第一键为“b”。
[0184]
s72，确定第一字典中是否存在与第一键相同的键。
[0185]
如果第一字典中存在与第一键相同的键，那么执行s73，即对第一字典中第一键对应的值进行更新；如果第一字典中不存在第一键相同的键，那么执行s74，在第一字典中写入第一键，以及第一键的值。
[0186]
例如，终端确定账户a的第一字典中存在第一键，且第一键和对应值表示为：b：[出，20，1]，“1”表示账户a给账户b转出了一次资源，那么终端可以对该第一键对应的值进行更新，即资源转移数量增加10，资源转移频次增加1，更新后的值为：b：[出，30，2]。或者例如，终端确定账户a的第一字典中不存在第一键，那么可以在第一字典中增加第一键，以及第一键对应的值，此时，第一键对应的值为：b：[出，10，1]。
[0187]
在获得数据分析结果的方式二中，可以确定每个目标账户对应的历史资源转移记录，从而快速且简单地统计出每个目标账户对应的资源转入汇总和资源转出汇总，相对可以避免从大量的历史资源转移数据中进行大量数据索引，提高数据处理效率。
[0188]
在前文论述获得数据分析结果的两种方式中，主要介绍了获得包含资源转入汇总和资源转出汇总的数据分析结果，但终端除了分析目标账户的资源转入汇总和资源转出汇总之外，终端还可以分析目标账户在各个预设分析维度上的数据分析子结果。当预设分析维度不同，那么对应获得数据分析子结果的方式也有差别，下面示例说明。
[0189]
示例一：
[0190]
如果预设分析维度包括历史资源转移数据中的分析字段，那么终端可以根据每个目标账户的第一目标字典，或者可以根据各个历史资源转移数据，从而获得该预设分析维度对应的数据分析子结果。
[0191]
当预设分析维度包括历史资源转移数据中的分析字段时，表示历史资源转移数据
中包括该预设分析维度对应的数据，因此直接对相应的数据进行分析，从而获得对应的数据分析子结果。
[0192]
示例二：
[0193]
如果预设分析维度包括其他账户的第二账户基础信息，那么终端在获得每个目标账户对应的资源转移记录或历史资源转移数据后，可以将其他账户的第二账户基础信息与相应的目标账户进行关联，这样便于终端后续从相应的预设分析维度进行数据分析。
[0194]
其中，第二账户基础信息包括其他账户的账户标识，以及还包括注册其他账户对应的地点、资源转移发生的地点、其他账户对应的用户的名字、其他账户对应的用户的性别等一种或多种。
[0195]
由于历史资源转移数据中可能并不包含其他账户对应的第二账户基础信息，因此在本技术实施例中，终端可以根据各个历史资源转移数据，分析参与资源转移的各个其他账户，从第一服务器分别获得各个其他账户对应的第二账户基础信息，并将相应其他账户的第二账户基础信息关联至相应的资源转移记录。
[0196]
例如，以图6所示的资源转移记录为例，终端将每个目标账户对应的其他账户的第二账户基础信息关联之后，可以获得如下表7所示的结果：
[0197]
表7
[0198][0199]
作为一种实施例，在预设分析维度包含历史资源转移数据中的分析字段和其他账户的第二账户基础信息时，终端可以分别通过上述示例一和示例二，以获得每个目标账户对应的数据分析结果。
[0200]
需要说明的是，在从第一服务器获取其他账户对应的第二账户基础信息时，可以同时从第一服务器获取各个目标账户对应的第一账户基础信息，或者，终端可以先从第一服务器获取各个目标账户对应的第一账户基础信息。
[0201]
下面对终端获得各个其他账户的方式进行说明：
[0202]
获得各个其他账户的第一种方式：
[0203]
基于各个历史资源转移数据中对应的其他账户对应的账户标识，获得第一目标字典，基于该第二目标字典，获得参与资源转移的各个其他账户。
[0204]
由于字典中的键具有唯一性，因此终端可以借助字典，以获得参与资源转移的各个相关账户。
[0205]
在具体实施时，终端在读取各个历史资源转移数据中每个历史资源转移数据时，可以创建该历史资源转移数据对应的其他账户的账户标识的键，为了便于描述，将当前读取的历史资源转移数据称为当前历史资源转移数据。例如，终端可以以该其他账户的账户标识为键，或者对该其他账户的账户标识进行预设算法，从而获得该其他账户对应的键。为
了便于描述，这里创建的键称为第二键。
[0206]
如果第二字典中存在与该第二键相同的目标键，那么表示其他历史资源转移数据中已涉及该其他账户，即目标键实际就表示该其他账户对应的账户标识，因此无需对第二字典进行处理。如果第二字典中不存在与该第二键相同的键，那么表示其他历史资源转移数据中不涉及该任一账户，因此可以将该第二键写入第二字典。其他历史资源转移数据是指在读取该当前历史资源转移数据之前，已读取的各个历史资源转移数据中的历史资源转移数据。由于每个历史资源转移数据包括两个相关账户，因此终端可以只对历史资源转移数据中的其他账户执行上述过程，为了减少终端的筛选数据量，终端也可以对每个相关账户分别执行上述过程。
[0207]
以此类推，在对各个历史资源转移数据中每个历史资源转移数据进行遍历之后，可以获得第二目标字典，根据第二目标字典中的各个键，从而可以获得参与资源转移的各个其他账户。
[0208]
如果终端是直接对每个历史资源转移数据包括两个相关账户进行遍历，那么终端获得的第二目标字典实际包含了各个其他账户以及各个目标账户，终端可以剔除第二目标字典中对应的各个目标账户，从而获得各个其他账户。
[0209]
下面继续以表4所示的各个历史资源转移数据为例，对获得各个相关账户的过程进行示例：
[0210]
终端遍历表4中第二行对应的历史资源转移数据，确定该历史资源转移数据涉及账户a和账户d，此时第二字典为空，终端可以根据账户a创建第二键为a，并将a写入第一字典；终端根据账户d创建第二键为d，终端判断第二字典中不存在与d相同的键，因此可以将d写入第二字典。
[0211]
终端遍历表4中第二行对应的历史资源转移数据，确定该历史资源转移数据涉及账户b和账户g，终端可以根据账户b创建第二键为b，终端判断第二字典中不存在与b相同的键，因此可以将b写入第二字典；终端可以根据账户g创建第二键为g，终端判断第二字典中不存在与g相同的键，因此可以将g写入第二字典。
[0212]
终端遍历表4中第二行对应的历史资源转移数据，确定该历史资源转移数据涉及账户f和账户b，终端可以根据账户f创建第二键为f，终端判断第二字典中不存在与f相同的键，因此可以将f写入第二字典；终端可以根据账户b创建第二键为b，终端判断第二字典中存在与b相同的键，因此可以不对第二字典进行处理。
[0213]
以此类推，当终端对表4中各个历史资源转移数据进行分析之后，可以获得如下表8所示的第二目标字典：
[0214]
表8
[0215]
键adbgf
[0216]
作为一种实施例，终端可以按照预设顺序对每个历史资源转移数据对应的其他账
户进行分析，例如，预设顺序可以为先出后入，分析每个历史资源转移数据中资源转出方对应的账户标识，分析该历史资源转移数据中资源转入方对应的账户标识，以此类推，可以避免终端遗漏各个历史资源转移数据中的相关账户。
[0217]
例如，请参照图8，终端按照先入后出处理表4中各个历史资源转移数据的示例图，在建立第二目标字典过程中，终端可以按照图8中箭头所示的顺序，依次处理各个相关账户，以获得第二目标字典。
[0218]
在上述第一种方式中，终端借助字典，分析出各个历史资源转移数据中涉及的相关账户，无需从各个历史资源转移数据中进行大量索引，以减少处理量，提高历史资源转移数据的处理效率。
[0219]
获得各个相关账户的第二种方式：
[0220]
通过循环查找，确定参与资源转移的各个其他账户。
[0221]
在具体实施时，终端可以遍历各个历史资源转移数据，在遍历一个历史资源转移数据时，终端可以确定列表中是否存储有该历史资源转移数据中的相关账户，如果没有存储有相关账户，则将该相关账户的账户标识存储至该列表中；如果存有该相关账户，则不对列表进行更新。以此类推，在遍历完各个历史资源转移数据之后，可以获得最终的列表，从而根据该列表，确定参与资源转移的各个相关账户，剔除各个相关账户中的目标账户，从而获得其他账户。
[0222]
在该第二种方式中，可以以循环差值的方式创建列表，以唯一存储相关账户的账户标识，以快速直接地确定参与资源转移的各个账户。
[0223]
作为一种实施例，针对不同的目标账户，其对应的预设分析维度可以是相同的，也可以是不同的，不同是指两个目标账户的预设分析维度至少存在一个不相同的分析维度。
[0224]
作为一种实施例，在终端获得目标账户在各个预设分析维度上的数据分析子结果后，为了便于后期展示，终端可以将每个目标账户的各个数据分析子结果分别转换为预设格式，并基于转换后的各个数据分析子结果，从而获得相应目标账户对应的逻辑数据层。
[0225]
进一步地，终端在展示第二操作界面时，可以直接调用逻辑数据层，从而显示目标账户对应的数据分析子结果。
[0226]
例如，请继续参照图4a，终端除了显示账户b与其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总之外，还可以展示账户b的资源转移频次430和账户b对应的其他账户对应用户的性别汇总440。
[0227]
终端除了分析每个目标账户对应的资源转入汇总、资源转出汇总、预设分析维度上的数据分析结果之外，终端还可以分析每个目标账户对应的风险判断结果。
[0228]
在计算一个目标账户的风险判断结果时，可以采用人工智能技术进行计算。其中，人工智能(artificial intelligence，ai)：是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操
作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
[0229]
下面以确定一个目标账户的风险得分为例，对获得风险得分的方式进行介绍：
[0230]
s3.1，根据目标账户对应的数据分析结果，提取该目标账户的资源转移特征；
[0231]
s3.2，将该目标账户的资源转移特征输入已训练的风险判断模型，获得该目标账户对应的风险判断结果。
[0232]
终端在获得目标账户对应的数据分析结果之后，可以基于目标账户对应的数据分析结果中部分或全部数据，提取目标账户对应的资源转移特征。例如，终端可以根据数据分析结果，确定目标账户的资源转出的资源转出数量和资源转入的资源转入数量的占比、目标账户的资源转移频次、目标账户的资源转移总数量、目标账户的资源转移的发生时间在预设时段的占比、目标账户进行资源转移时涉及的高危地区的个数等一种或多种。
[0233]
终端在获得目标账户对应的资源转移特征之后，可以将资源转移特征输入风险判断模型，从而获得目标账户的风险判断结果，该风险判断结果用于表示目标账户属于异常账户的得分。
[0234]
其中，已训练的风险判断模型是基于各个样本账户的风险判断标签和对应的样本资源转移特征训练得到的，样本账户的风险判断标签为样本账户属于异常账户的概率，例如，样本账户为异常账户，那么样本账户的风险判断标签为100，样本账户为正常账户，那么样本账户的风险判断标签为0。
[0235]
作为一种实施例，风险判断模型的表达式示例如下：
[0236][0237]
其中，z为风险判断模型的输出结果，pi为风险判断模型的模型参数，xi为目标账户对应的数据分析结果中第i类数据。
[0238]
下面对风险判断模型的训练过程进行示例介绍：
[0239]
s4.1，获取多个样本账户对应的风险判断标签。
[0240]
s4.2，获得每个样本账户对应的样本资源转移特征。
[0241]
s4.3，基于样本资源转移特征和样本账户对应的风险判断标签，调整风险判断模型的模型参数，直到风险判断模型满足模型收敛条件，获得已训练的风险判断模型。
[0242]
模型收敛条件例如，损失函数达到预设值，或者训练风险判断模型的次数达到预设次数。
[0243]
下面以训练一次风险判断模型为例，进行介绍：
[0244]
1、设定y＝[1 0 1
…
1]，这里y矩阵每个元素用于表示相应的样本账户是否为异常账户，其中1代表样本账户为异常，0代表样本账户为正常。
[0245]
2、将多个样本账户对应的样本资源转移特征进行组合，以获得如下样本资源转移特征矩阵：
[0246]
[0247]
其中，x表示样本资源转移特征矩阵，x中的每一行表示样本账户对应的样本资源转移特征。
[0248]
3、根据样本资源转移特征矩阵和样本账户对应的风险判断标签，计算风险判断模型的模型参数。
[0249]
例如，一种计算pi的计算公式示例如下：
[0250]
pi＝(x
t
*x)-1
*x
t
*y
[0251]
终端可以直接将计算出的模型参数作为已训练的风险判断模型的模型参数，以简化计算。终端也可以在获得上述模型参数之后，重复上述1～3的过程，多次调整风险判断模型的参数。
[0252]
以此类推，终端可以获得各个目标账户对应的风险判断结果，为了便于用户直接查看各个目标账户对应的风险判断结果，作为一种实施例，终端在显示第二操作界面时，除了显示目标账户与每个其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总、目标账户在至少一个预设分析维度上的数据分析子结果之外，还可以显示目标账户对应的风险判断结果。
[0253]
例如，请继续参照图3所示的例子，当用户点击图3中所示的导入控件330之后，可以显示如图9a所示的第二操作界面，该第二操作界面上呈现有账户b每个其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总、目账户b在至少一个预设分析维度上的数据分析子结果、以及账户b对应的风险判断结果900。
[0254]
终端在显示第二操作界面之后，终端在显示目标账户标识对应的数据分析结果时，还可以同时显示账户标识集合中各个账户标识。
[0255]
进一步地，终端可以响应于第二操作界面中待切换账户标识的选中操作，在第二操作界面中显示待切换账户标识对应的数据分析结果。待切换账户标识是指账户标识集合中除了目标账户标识之外的账户标识。选中操作例如，第二操作界面中待切换账户标识的点击操作。
[0256]
例如，请继续参照图4a所示的例子，终端在根据数据分析操作，显示如图4a所示的第二操作界面之后，用户可以点击图4a中显示的各个账户标识，例如点击图4a中的账户c对应的账户标识，终端更新显示如图9b所示的第二操作界面，这时的第二操作界面呈现的是账户c对应的数据分析结果。
[0257]
在本技术实施例中，终端可以根据选中操作，灵活地切换第二操作界面中显示的数据分析结果，以便于用户可以灵活查看各个目标账户的数据分析结果。
[0258]
在图1b所示的应用场景的基础上，下面结合图10所示的对终端和第二服务器之间的交互过程示例图为例，对本技术实施例中的资源转移数据的分析方法进行示例介绍：
[0259]
s101，终端响应于输入操作，获取账户标识集合。
[0260]
输入操作、账户标识集合的内容可以参照前文论述的内容，此处不再赘述。
[0261]
s102，终端将账户标识集合发送给第二服务器。
[0262]
s103，第二服务器获得每个账户标识关联的历史资源转移数据，以及对获得的各个历史资源转移数据进行分析，获得每个账户标识对应的数据分析结果。
[0263]
第二服务器获得数据分析结果的具体方式、数据分析结果的含义均可以参照前文论述的内容，此处不再赘述。
[0264]
s104，第二服务器将每个账户标识对应的数据分析结果发送给终端。
[0265]
s105，终端在第二操作界面中，呈现目标账户标识对应的数据分析结果。
[0266]
终端呈现目标账户标识对应的数据分析结果的具体内容可以参照前文论述的内容，此处不再赘述。
[0267]
在图10所示的实施例中，终端与第二服务器协同执行资源转移数据的分析方法，可以相对减少终端的处理量，且由于第二服务器可以基于账户标识集合，对批量账户的资源转移数据进行分析，以生成每个账户的数据分析结果，以提高分析资源转移数据的效率。且，终端可以灵活地选择一个或多个账户的数据分析结果进行展示，提高终端展示的灵活性。
[0268]
下面以资源转移数据为游戏中的游戏资源转移数据、账户标识为游戏中游戏账户对应的游戏账户标识、目标账户为游戏中的目标游戏账户为例，结合图11所示的游戏资源转移数据的分析过程示例图，对本技术实施例中的资源转移数据的分析方法进行举例介绍：
[0269]
s111，终端响应于在第一操作界面中触发的输入操作，获取游戏账户标识。
[0270]
其中，游戏账户标识包含至少一个游戏账户标识，每个游戏账户标识关联一个目标游戏账户，本技术实施例中的目标游戏账户是指在游戏应用中注册的游戏账户，且为待分析的游戏账户。
[0271]
s112，终端响应于针对游戏账户标识集合触发的数据分析操作，分别获得游戏账户标识集合中各个游戏账户标识各自关联的历史游戏资源转移数据，以及对获得的各个历史游戏资源转移数据进行分析，获得各自游戏账户标识各自对应的数据分析结果。
[0272]
终端获得历史游戏资源转移数据以及对历史游戏资源转移数据进行分析的方式可以参照前文论述的内容，此处不再赘述。一个游戏账户标识对应的数据分析结果包括一个目标游戏账户与每个其他游戏账户之间的游戏资源转入汇总和游戏资源转出汇总。
[0273]
s113，终端在第二操作界面中，呈现游戏账户标识集合中目标游戏账户标识对应的数据分析结果。
[0274]
终端在第二操作界面中呈现游戏账户标识集合中一个或多个目标游戏账户标识对应的数据分析结果。
[0275]
在本技术实施例中，终端可以对多个目标游戏账户进行批量分析，能够同时分析获得每个目标游戏账户在资源转出和资源转入维度上的分析结果，以提高目标游戏账户的游戏资源转移数据的分析效率，且，由于能够直观地分析出各个目标游戏账户对应的数据分析结果，因此后续可以快速确定出作弊的游戏账户，以便于对作弊等异常游戏账户进行封号处理等。
[0276]
例如，请参照图12，为终端展示目标游戏账户标识对应的数据分析结果的过程界面示例图，请参照图12中的a，用户可以在终端的第一操作界面上输入需要分析的目标游戏账户对应的游戏账户标识，终端根据该输入操作，显示游戏账户标识集合1201，用户点击图12中a中的导入控件1202，终端根据该点击操作，显示如图12中b所示的第二操作界面，在该第二操作界面中分别展示有各个游戏账户标识，以及游戏账户s2对应的数据分析结果，该游戏账户s2对应的数据分析结果包括游戏账户s2的游戏资源转出汇总1203和游戏资源转入汇总1204，游戏资源转出汇总1203具体包括：游戏账户s2向游戏账户c转出2笔游戏资源，总数为20，游戏账户c对应的用户的名字为乙，以及，游戏账户s2向游戏账户f转出1笔游戏
资源，总数为30，游戏账户f对应的用户的名字为丙；游戏资源转入汇总1204具体包括：游戏账户d向游戏账户s2转出5笔游戏资源，总数为70，游戏账户d对应的用户的名字为甲，以及，游戏账户g向游戏账户s2转出1笔游戏资源，总数为60，游戏账户g对应的用户的名字为丁。
[0277]
本技术实施例中终端还可以执行上述任一的资源转移数据的分析方法，此处不再赘述。
[0278]
在本技术实施例中，终端可以直接对各个交易账户对应的历史交易数据进行分析，且在界面上灵活展示各个交易账户对应的数据分析结果，以便后续直观地确定各个交易账户的异常情况。
[0279]
基于同一发明构思，本技术实施例提供一种资源转移数据的分析装置，该装置可以实现前文终端或第二服务器的功能，请参照图13，该装置包括：
[0280]
账户标识获取模块1301，用于响应于在第一操作界面中触发的输入操作，获取账户标识集合，其中，账户标识集合包含至少一个账户标识，每个账户标识关联一个目标账户；
[0281]
数据分析模块1302，用于响应于针对账户标识集合触发的数据分析操作，分别获得账户标识集合中各个账户标识各自关联的历史资源转移数据，以及对获得的各个历史资源转移数据进行分析，获得各自账户标识各自对应的数据分析结果，其中，一个账户标识对应的数据分析结果包括一个目标账户与每个其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总；
[0282]
分析结果显示模块1303，用于在第二操作界面中，呈现账户标识集合中目标账户标识对应的数据分析结果。
[0283]
在一种可能的实施例中，分析结果显示模块1303具体用于：
[0284]
将账户标识集合中默认的至少一个账户标识作为目标账户标识，在第二操作界面中，呈现默认的至少一个账户标识关联的数据分析结果；或者，
[0285]
响应于在第二操作界面中触发的账户标识集合中至少一个账户标识的选取操作，将选取的至少一个账户标识作为目标账户标识，在第二操作界面中，呈现选取的至少一个账户标识关联的数据分析结果。
[0286]
在一种可能的实施例中，第二操作界面中还呈现有各个账户标识；分析结果显示模块1303还用于：
[0287]
在第二操作界面中，呈现账户标识集合中目标账户标识对应的数据分析结果之后，响应于针对各个账户标识中待切换账户标识的选中操作，在第二操作界面中，呈现待切换账户标识对应的数据分析结果，其中，待切换账户标识为各个账户标识中除了目标账户标识之外的账户标识。
[0288]
在一种可能的实施例中，分析结果显示模块1303还用于：
[0289]
在第二操作界面中，以列表形式，分别呈现目标账户标识对应的目标账户与每个其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总；以及，
[0290]
在第二操作界面中，以图形形式，分别呈现目标账户标识在至少一个预设分析维度上的数据分析子结果。
[0291]
在一种可能的实施例中，数据分析模块1302还用于，针对各个账户标识，分别执行以下操作：
[0292]
基于各个历史资源转移数据，确定各个账户标识中的一个账户标识，在至少一个预设分析维度中每个预设分析维度上的数据分析子结果；
[0293]
将获得的各个数据分析子结果分别转换为预设格式；
[0294]
基于转换后的各个数据分析子结果，获得一个账户标识对应的逻辑数据层；
[0295]
分析结果显示模块1303具体用于：基于账户标识集合中各个账户标识对应的逻辑数据层，以图形形式，分别呈现目标账户标识在至少一个预设分析维度上的数据分析子结果。
[0296]
在一种可能的实施例中，数据分析模块1302具体用于：
[0297]
针对各个账户标识对应的各个目标账户，分别执行以下操作：
[0298]
基于各个历史资源转移数据，分别获得各个目标账户中的一个目标账户与每个其他账户之间的资源转移记录；
[0299]
基于一个目标账户与每个其他账户之间的资源转移记录，获得一个目标账户与每个其他账户之间的资源转入汇总和资源转出汇总；
[0300]
基于一个目标账户对应的资源转入汇总和资源转出汇总，获得一个目标账户对应的数据分析结果。
[0301]
在一种可能的实施例中，数据分析模块1302具体用于：
[0302]
依次读取一个目标账户与每个其他账户之间的资源转移记录，每读取一个资源转移记录，基于当前读取的一个资源转移记录，对第一字典进行更新，并将最后一次更新的第一字典作为一个目标账户的第一目标字典，其中，一次更新过程包括：
[0303]
获得一个资源转移记录对应的其他账户的账户标识的第一键；
[0304]
若第一字典中不存在与第一键相同的键，则将第一键写入第一字典中，并将一个资源转移记录的资源转移数量和资源转移频数作为第一字典中第一键的值，其中，第一字典中包括键和与键对应的值，第一字典中的键是在读取一个资源转移记录之前，读取一个目标账户与每个其他账户之间的资源转移记录时，根据其他资源转移记录中其他账户的账户标识生成的，第一字典中包括的值为相应键对应的其他账户的资源转移数量和资源转
[0305]
移频数；
[0306]
若第一字典中存在与第一键相同的键，则基于一个历史资源转移记录，更新第一字典中第一键对应的值；
[0307]
基于一个目标账户对应的第一目标字典，获得一个目标账户对应的资源转入汇总和资源转出汇总。
[0308]
在一种可能的实施例中，数据分析模块1302具体用于：
[0309]
遍历各个历史资源转移数据，获得各个其他账户，其中，每个其他账户是指与任一目标账户存在资源转移的账户；
[0310]
针对各个其他账户，分别执行以下操作：
[0311]
从资源转移数据系统中，获得各个其他账户中一个其他账户的账户基础信息；
[0312]
将一个其他账户的账户基础信息，与每个目标账户与一个其他账户之间的资源转移记录进行关联。
[0313]
在一种可能的实施例中，数据分析模块1302具体用于：
[0314]
依次读取各个历史资源转移数据，每读取一个历史资源转移数据，基于当前读取
的一个历史资源转移数据，对第二字典进行更新，将最后一次更新的第二字典作为第二目标字典，其中，一次更新过程包括：
[0315]
提取一个历史资源转移数据对应的其他账户的账户标识，并提取出的账户标识的第二键；
[0316]
若第二键与第二字典中的键均不相同，则将第二键写入第二字典中，其中，第二字典中包括的键是在读取一个历史资源转移数据之前，读取各个历史资源转移数据中其他历史资源转移数据时，根据其他历史资源转移
[0317]
数据对应的其他账户的账户标识生成的；
[0318]
若第二键与第二字典中目标键相同，则将目标键确定
[0319]
为提取出的账户标识的键；
[0320]
基于第二目标字典，确定各个其他账户。
[0321]
在一种可能的实施例中，数据分析模块1302还用于，针对账户标识集合中各个账户标识，分别执行以下操作：
[0322]
基于各个账户标识中的一个账户标识对应的数据分析结果，提取一个账户标识的资源转移特征；
[0323]
将一个账户标识的资源转移特征输入已训练的风险判断模型，获得一个账户标识对应的风险判断结果，其中，已训练的风险判断模型是基于各个样本账户的风险判断标签和对应的样本资源转移特征训练得到的；
[0324]
分析结果显示模块1303还用于，在第二操作界面中，呈现账户标识集合中目标账户标识对应的数据分析结果时，在第二操作界面上还呈现有目标账户标识对应的风险判断结果。
[0325]
应当说明的是，图13所示的装置还可以实现前文论述的任一的资源转移数据的分析方法，此处不再赘述。
[0326]
基于同一发明构思，本技术实施例提供一种计算机设备，该计算机设备可以实现前文终端或第二服务器的功能，请参照图14，该计算机设备包括处理器1401和存储器1402。
[0327]
处理器1401可以是一个中央处理单元(central processing unit，cpu)，或者为数字处理单元等等。本技术实施例中不限定上述存储器1402和处理器1401之间的具体连接介质。本技术实施例在图14中以存储器1402和处理器1401之间通过总线1403连接，总线1403在图14中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。总线1403可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图14中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0328]
存储器1402可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random-access memory，ram)；存储器1402也可以是非易失性存储器(non-volatile memory)，例如只读存储器，快闪存储器(flash memory)，硬盘(hard disk drive，hdd)或固态硬盘(solid-state drive，ssd)、或者存储器1402是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器1402可以是上述存储器的组合。
[0329]
处理器1401，用于调用存储器1402中存储的计算机程序时执行如前文论述的资源转移数据的分析方法，还可以用于实现前文图13所示的装置的功能。
[0330]
基于同一发明构思，本技术实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行前文论述的任一的资源转移数据的分析方法。
[0331]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0332]
基于同一发明构思，本技术实施例提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述的资源转移数据的分析方法。
[0333]
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0334]
或者，本技术上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0335]
显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。