一种数据处理方法及相关装置与流程

本申请涉及计算机，尤其涉及一种数据处理方法及相关装置。

背景技术：

1、随着计算机技术和数字化业务的发展，通过网络平台转移资源已经成为广大互联网用户普遍的行为。然而，在转移资源的过程中，会出现异常转移资源的事件，容易对银行等机构造成严重的利润损失。目前通过固定规则来识别对象的资源转移是否异常的方式比较受限，准确性较低。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种数据处理方法及相关装置，能够提升确定对象的资源转移是否异常的准确度。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括：

3、获取待处理的第一资源转移关系图，所述第一资源转移关系图包括多个第一节点以及至少一个第一有向连接边，每个所述第一有向连接边所连接的两个第一节点之间具有资源转移关系；

4、针对所述第一资源转移关系图中的每个第一节点，确定与所述每个第一节点相关联的参考节点以及参考连接边，并根据所述参考节点的节点特征以及所述参考连接边的边特征，确定所述每个第一节点的资源转移参考特征；

5、对所述每个第一节点的资源转移参考特征以及节点特征进行处理，得到所述每个第一节点对应的对象的异常识别结果。

6、第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：

7、获取单元，用于获取待处理的第一资源转移关系图，所述第一资源转移关系图包括多个第一节点以及至少一个第一有向连接边，每个所述第一有向连接边所连接的两个第一节点之间具有资源转移关系；

8、处理单元，用于针对所述第一资源转移关系图中的每个第一节点，确定与所述每个第一节点相关联的参考节点以及参考连接边，并根据所述参考节点的节点特征以及所述参考连接边的边特征，确定所述每个第一节点的资源转移参考特征；

9、所述处理单元，还用于对所述每个第一节点的资源转移参考特征以及节点特征进行处理，得到所述每个第一节点对应的对象的异常识别结果。

10、在一实施例中，所述处理单元具体用于：根据预设邻居节点数量从所述每个第一节点的邻居节点中确定出与所述每个第一节点相关联的参考节点；将由所述参考节点指向所述每个第一节点的第一有向连接边，确定为与所述每个第一节点相关联的参考连接边。

11、在一实施例中，所述获取单元具体用于：获取所述参考节点对应的资源账户的第一资源转移行为特征、资源转移备注特征和对象描述特征；

12、所述处理单元具体用于：将所述第一资源转移行为特征、所述资源转移备注特征和所述对象描述特征融合为所述参考节点的节点特征；根据所述参考节点对应的资源账户和所述每个第一节点对应的资源账户之间的第二资源转移行为特征，确定所述参考连接边的边特征。

13、在一实施例中，所述处理单元具体用于：针对任一参考节点，将所述任一参考节点的节点特征与所述任一参考节点对应的参考连接边的边特征融合为所述任一参考节点对应的子参考特征；将各个参考节点对应的子参考特征确定为所述每个第一节点的资源转移参考特征。

14、在一实施例中，所述处理单元具体用于：将所述每个第一节点的资源转移参考特征包括的多个子参考特征，输入异常识别模型中的特征转换模块，得到多个转换特征；根据所述多个转换特征和所述每个第一节点的节点特征，确定所述每个第一节点的整合特征；将所述每个第一节点的整合特征，输入所述异常识别模型中的分类模块，得到所述每个第一节点对应的对象的异常识别结果。

15、在一实施例中，所述获取单元具体用于：获取预设时间周期内的各个资源转移操作对应的对象；

16、所述处理单元具体用于：将所述各个资源转移操作对应的对象作为第一资源转移关系图中的第一节点；根据所述各个资源转移操作的资源转移方向，确定所述第一资源转移关系图中的第一有向连接边；根据所述第一节点和所述第一有向连接边创建所述第一资源转移关系图。

17、在一实施例中，所述获取单元具体用于：获取所述第一资源转移关系图中的各个第一节点对应的对象的异常识别结果；

18、所述处理单元具体用于：确定对应的异常识别结果为存在异常的第一目标对象；按照预设筛选规则对所述第一目标对象进行筛选处理，得到第二目标对象，并将所述第二目标对象的对象标识以及资源账户信息中的一种或两种存入所述预设时间周期对应的数据表中。

19、在一实施例中，所述获取单元具体用于：获取用于训练的第二资源转移关系图，所述第二资源转移关系图包括多个第二节点、至少一个第二有向连接边以及每个第二节点对应的参考标签，所述参考标签用于指示所述每个第二节点对应的对象是否存在异常，所述参考标签是根据预设的样本标注规则和所述每个第二节点对应的对象的资源转移信息确定的；

20、所述处理单元具体用于：针对所述第二资源转移关系图中的每个第二节点，利用初始识别模型对所述每个第二节点的资源转移参考特征以及节点特征进行处理，得到所述每个第二节点的预测标签；根据所述每个第二节点对应的参考标签和预测标签之间的差异数据，对所述初始识别模型的模型参数进行调整，得到异常识别模型，所述异常识别模型用于对所述每个第一节点的资源转移参考特征以及节点特征进行处理，得到所述每个第一节点对应的对象的异常识别结果。

21、第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，该计算机设备包括处理器、通信接口和存储器，该处理器、通信接口和存储器相互连接，其中，该存储器存储有计算机程序，该处理器用于调用该计算机程序，执行上述任一可能实现方式的数据处理方法。

22、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现该任一可能实现方式的数据处理方法。

23、第五方面，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括计算机程序或计算机指令，上述计算机程序或计算机指令被处理器执行实现本申请实施例提供的数据处理方法的步骤。

24、第六方面，本申请实施例还提供了一种计算机程序，上述计算机程序包括计算机指令，上述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上述计算机可读存储介质读取上述计算机指令，上述处理器执行上述计算机指令，使得上述计算机设备执行本申请实施例提供的数据处理方法。

25、在本申请实施例中，资源转移关系图中的节点拓扑结构可以描述对象之间的资源转移关系，因此可以通过资源转移关系图确定与第一节点相关联的参考节点和参考连接边，进一步通过参考节点的节点特征和参考连接边的边特征得到第一节点的资源转移参考特征，再通过结合第一节点的资源转移参考特征以及节点特征进行综合分析，能够准确地得到第一节点对应的对象的异常识别结果，有效提升确定对象的资源转移是否异常的准确度。

技术特征：

1.一种数据处理方法，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，所述确定与所述每个第一节点相关联的参考节点以及参考连接边，包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述参考节点对应的资源账户的第一资源转移行为特征、资源转移备注特征和对象描述特征，包括：

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考节点的节点特征以及所述参考连接边的边特征，确定所述每个第一节点的资源转移参考特征，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述每个第一节点的资源转移参考特征以及节点特征进行处理，得到所述每个第一节点对应的对象的异常识别结果，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

10.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

11.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器、通信接口以及处理器，所述存储器、所述通信接口和所述处理器相互连接；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中存储的计算机程序，用于实现如权利要求1-9中任一项所述的数据处理方法。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一项所述的数据处理方法。

技术总结
一种数据处理方法及相关装置，可以应用于云技术、人工智能、区块链、车联网、智慧交通、智能家居等各种领域或场景，该方法包括：获取待处理的第一资源转移关系图，第一资源转移关系图包括多个第一节点和至少一个第一有向连接边，每个第一有向连接边所连接的两个第一节点之间具有资源转移关系；针对第一资源转移关系图中的每个第一节点，确定与每个第一节点相关联的参考节点以及参考连接边，并根据参考节点的节点特征以及参考连接边的边特征，确定每个第一节点的资源转移参考特征；对每个第一节点的资源转移参考特征和节点特征进行处理，得到每个第一节点对应的对象的异常识别结果，能提升确定对象的资源转移是否异常的准确度。

技术研发人员：程裕恒,王巍琦,王馨苇,冯帅,杨子翰,方高林,邹红建,何秀强
受保护的技术使用者：腾讯科技（深圳）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16