区域常驻用户识别方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及计算机，尤其涉及一种区域常驻用户识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、近年来，各监管部门出台政策指导金融系统优化资源配置，精准发力、靠前发力，切实加大“三农”领域金融支持，接续全面推进乡村振兴。各银行业金融机构要围绕高标准农田建设、春耕备耕、粮食流通收储加工等全产业链，主动对接融资需求，强化粮食安全金融保障。在用户申请乡村振兴或惠农信贷产品过程中，需要对农村常驻用户进行识别，以保证资金真正投入到乡村振兴领域。当前识别技术方案多集中在单方面使用征信及机构登记数据，使用权威机构证明，或单独使用用户轨迹数据，建模后确认用户是否为农村常驻用户，以进行下一步风控校验手段。

2、现有的识别技术方案使用征信数据或权威机构证明数据缺乏时效性，数据更新慢，无法保证当前用户在目标区域的常驻时间；仅使用用户轨迹数据有身份冒用问题，无法保证身份数据与人员的真实对应；使用单领域数据用户常驻地点类别识别精度较低，对资金的最终去向无法很好保证；传统的使用多方数据的建模过程数据存在泄漏及滥用风险。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种区域常驻用户识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决对区域常驻用户的识别精准度低的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种区域常驻用户识别方法，所述区域常驻用户识别方法包括以下步骤：

3、接收待识别用户业务数据；

4、将所述待识别用户业务数据输入预先训练好的区域常驻用户识别模型进行识别，得到区域常驻用户识别结果，其中，所述区域常驻用户识别模型基于纵向联邦学习技术及逻辑回归算法训练得到。

5、可选地，所述接收待识别用户业务数据的步骤之前，还包括：

6、基于隐私集合求交技术、所述纵向联邦学习技术及逻辑回归算法，进行模型训练得到所述区域常驻用户识别模型。

7、可选地，所述基于隐私集合求交技术、所述纵向联邦学习技术及逻辑回归算法，进行模型训练得到所述区域常驻用户识别模型的步骤包括：

8、基于所述隐私集合求交技术，构建目标用户业务数据训练集，所述目标用户业务数据训练集包括第一方目标用户业务数据和第二方目标用户业务数据；

9、基于所述纵向联邦学习技术及逻辑回归算法，通过所述第一方目标用户业务数据更新第一方区域常驻用户识别模型参数，训练所述区域常驻用户识别模型中的第一方区域常驻用户识别模型；

10、基于所述纵向联邦学习技术及逻辑回归算法，通过所述第二方目标用户业务数据更新第二方区域常驻用户识别模型参数，训练所述区域常驻用户识别模型中的第二方区域常驻用户识别模型。

11、可选地，所述基于所述隐私集合求交技术，构建目标用户业务数据训练集的步骤包括：

12、获取用户身份数据，所述用户身份数据包括第一方用户身份数据和第二方用户身份数据；

13、通过数据对齐服务器，对所述第一方用户身份数据和第二方用户身份数据进行数据对齐，获取目标用户身份信息；

14、根据所述目标用户身份信息，获取所述第一方目标用户业务数据和第二方目标用户业务数据，建立所述目标用户业务数据训练集。

15、可选地，所述通过数据对齐服务器，对所述第一方用户身份数据和第二方用户身份数据进行数据对齐，获取目标用户身份信息的步骤包括：

16、基于所述隐私集合求交技术，根据所述第一方用户身份数据，通过所述数据对齐服务器中的第一方数据对齐服务器，获取第一方目标用户身份信息；

17、基于所述隐私集合求交技术，根据所述第二方用户身份数据，通过所述数据对齐服务器中的第二方数据对齐服务器，获取第二方目标用户身份信息；

18、根据所述第一方目标用户身份信息和第二方目标用户身份信息，得到所述目标用户身份信息。

19、可选地，所述基于所述隐私集合求交技术，根据所述第一方用户身份数据，通过所述数据对齐服务器中的第一方数据对齐服务器，获取第一方目标用户身份信息的步骤包括：

20、将数据对齐加密条件和所述第一方用户身份数据输入所述第一方数据对齐服务器；

21、根据所述数据对齐加密条件，通过所述第一方数据对齐服务器，对所述第一方用户身份数据进行加密，生成第一方第一加密用户身份数据；

22、通过所述第一方数据对齐服务器，将第一方第一加密用户身份数据发送到所述第二方数据对齐服务器；

23、通过所述第一方数据对齐服务器，接收所述第二方数据对齐服务器发送的第二方第一加密用户身份数据；

24、根据所述第一方第一加密用户身份数据和第二方第一加密用户身份数据，通过所述第一方数据对齐服务器，得到所述第一方目标用户身份信息。

25、可选地，所述根据所述第一方第一加密用户身份数据和第二方第一加密用户身份数据，通过所述第一方数据对齐服务器，得到所述第一方目标用户身份信息的步骤包括：

26、根据所述数据对齐加密条件，通过所述第一方数据对齐服务器，对所述第二方第一加密用户身份数据进行加密，生成第二方第二加密用户身份数据；

27、通过所述第一方数据对齐服务器，将所述第二方第二加密用户身份数据发送到所述第二方数据对齐服务器；

28、通过所述第一方数据对齐服务器，接收所述第二方数据对齐服务器发送的第一方第二加密用户身份数据；

29、对所述第一方第二加密用户身份数据和第二方第二加密用户身份数据取交集，通过所述第一方数据对齐服务器，得到所述第一方目标用户身份信息。

30、可选地，所述基于所述纵向联邦学习技术及逻辑回归算法，通过所述第一方目标用户业务数据更新第一方区域常驻用户识别模型参数，训练所述区域常驻用户识别模型中的第一方区域常驻用户识别模型的步骤包括：

31、根据所述第一方目标用户业务数据，得到第一方加密目标用户业务数据；

32、根据所述第一方加密目标用户业务数据，得到双方第一目标用户业务数据；

33、基于所述逻辑回归算法，根据所述双方第一目标用户业务数据更新所述第一方区域常驻用户识别模型参数，训练所述第一方区域常驻用户识别模型。

34、可选地，所述根据所述第一方目标用户业务数据，得到第一方加密目标用户业务数据的步骤包括：

35、将第一加密条件和所述第一方目标用户业务数据输入第一方区域常驻用户识别模型；

36、通过所述第一方区域常驻用户识别模型，将所述第一加密条件发送到所述第二方区域常驻用户识别模型；

37、通过所述第一方区域常驻用户识别模型，接收所述第二方区域常驻用户识别模型发送的第二加密条件；

38、通过所述第一方区域常驻用户识别模型，对所述第一方目标用户业务数据进行初始化；

39、基于第一预设条件，根据所述初始化的第一方目标用户业务数据，计算得到第一加权特征值；

40、根据所述第一加密条件，通过所述第一方区域常驻用户识别模型，对所述第一加权特征值进行加密，生成所述第一方加密目标用户业务数据。

41、可选地，所述根据所述第一方加密目标用户业务数据，得到双方第一目标用户业务数据的步骤包括：

42、通过所述第一方区域常驻用户识别模型，将所述第一方加密目标用户业务数据发送到所述第二方区域常驻用户识别模型；

43、通过所述第一方区域常驻用户识别模型，接收所述第二方区域常驻用户识别模型发送的第二方加密目标用户业务数据；

44、根据所述第二加密条件，通过所述第一方区域常驻用户识别模型，对所述第一方加密目标用户业务数据和第二方加密目标用户业务数据进行加密，生成双方第一加密目标用户业务数据；

45、根据所述双方第一加密目标用户业务数据，通过所述第一方区域常驻用户识别模型，获取所述双方第一目标用户业务数据。

46、可选地，所述根据所述双方第一加密目标用户业务数据，通过所述第一方区域常驻用户识别模型，获取所述双方第一目标用户业务数据的步骤包括：

47、通过所述第一方区域常驻用户识别模型，将所述双方第一加密目标用户业务数据发送到所述第二方区域常驻用户识别模型；

48、通过所述第一方区域常驻用户识别模型，接收所述第二方区域常驻用户识别模型发送的双方第二加密目标用户业务数据；

49、根据所述第一加密条件和第二加密条件，通过所述第一方区域常驻用户识别模型，对所述双方第二加密目标用户业务数据进行解密，获取双方第二目标用户业务数据；

50、通过所述第一方区域常驻用户识别模型，将所述双方第二目标用户业务数据发送到所述第二方区域常驻用户识别模型；

51、通过所述第一方区域常驻用户识别模型，接收所述第二方区域常驻用户识别模型发送的所述双方第一目标用户业务数据。

52、可选地，所述基于所述逻辑回归算法，根据所述双方第一目标用户业务数据更新所述第一方区域常驻用户识别模型参数，训练所述第一方区域常驻用户识别模型的步骤包括：

53、基于所述逻辑回归算法，根据所述双方第一目标用户业务数据，计算得到第一梯度值；

54、根据所述第一梯度值，通过梯度下降法更新所述第一方区域常驻用户识别模型参数，训练所述第一方区域常驻用户识别模型。

55、可选地，所述基于所述隐私集合求交技术，构建目标用户业务数据训练集的步骤之前，还包括：

56、采集所述第一方目标用户业务数据和第二方目标用户业务数据。

57、可选地，所述采集所述第一方目标用户业务数据和第二方目标用户业务数据的步骤包括：

58、采集所述第一方目标用户业务数据；

59、获取目标用户移动设备连接的常驻基站的位置坐标；

60、根据所述常驻基站的位置坐标，确认常驻基站所处区域为目标区域；

61、根据预设的休息时间阈值，通过目标用户移动设备所处位置，生成目标用户在凌晨时段的常驻位置信息；

62、根据预设的工作时间阈值，通过目标用户移动设备所处位置，生成目标用户在工作时段的常驻位置信息；

63、根据所述目标用户在凌晨时段的常驻位置信息和目标用户在工作时段的常驻位置信息，得到第二方目标用户业务数据。

64、可选地，所述根据预设的工作时间阈值，通过目标用户移动设备所处位置，生成目标用户在工作时段的常驻位置信息的步骤之后，还包括：

65、接收用户贷款请求；

66、根据所述用户贷款请求，获取目标用户申请贷款时移动设备的位置信息；

67、根据所述目标用户申请贷款时移动设备的位置信息，获取预设范围内的基站位置坐标；

68、根据所述预设范围内的基站位置坐标，确认预设范围内的基站所处区域为目标区域。

69、可选地，所述将所述待识别用户业务数据输入预先训练好的区域常驻用户识别模型进行识别，得到区域常驻用户识别结果的步骤包括：

70、将所述待识别用户业务数据中的第一方待识别用户业务数据加密传输至所述第一方区域常驻用户识别模型进行识别，获取第一方用户识别结果；

71、将所述待识别用户业务数据中的第二方待识别用户业务数据加密传输至所述第二方区域常驻用户识别模型进行识别，获取第二方用户识别结果；

72、根据所述第一方用户识别结果和第二方用户识别结果，生成所述区域常驻用户识别结果。

73、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种区域常驻用户识别装置，所述区域常驻用户识别装置包括：

74、接收模块，用于接收待识别用户业务数据；

75、识别分析模块，用于将所述待识别用户业务数据输入预先训练好的区域常驻用户识别模型进行识别，得到区域常驻用户识别结果，其中，所述区域常驻用户识别模型基于纵向联邦学习技术及逻辑回归算法训练得到。

76、本发明实施例还提出一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的区域常驻用户识别程序，所述区域常驻用户识别程序被所述处理器执行时实现如上所述的区域常驻用户识别方法的步骤。

77、本发明实施例还提出一种计算器可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有区域常驻用户识别程序，所述区域常驻用户识别程序被处理器执行时实现如上所述的区域常驻用户识别方法的步骤。

78、本发明实施例提出的一种区域常驻用户识别方法、装置、设备及存储介质，通过接收待识别用户业务数据；将所述待识别用户业务数据输入预先训练好的区域常驻用户识别模型进行识别，得到区域常驻用户识别结果，其中，所述区域常驻用户识别模型基于纵向联邦学习技术及逻辑回归算法训练得到。通过区域常驻用户识别模型，对区域常驻用户进行精确识别。由此，实现了对区域常驻用户的识别，解决了对区域常驻用户的识别精准度低的技术问题。相较于现有技术，具有精准度高、数据实时性强、数据安全性高的优势。

79、以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。