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申请/专利权人：上海观安信息技术股份有限公司

摘要：本发明公开了一种信用卡养卡套现团体识别方法及系统，本发明依托于完善的银行、运营商及公安机关数据，使用均值移动聚类算法MSC识别出存在信用卡养卡套现的用户及作案人员，并通过知识图谱强大的特征挖掘能力找出与其关联的关键成员、重要成员，从而挖掘出犯罪团伙。本发明为银行及公安部门进行信用卡养卡套现犯罪活动的侦查提供了一个具有指导性和实践性的方案，为打击犯罪活动提供了有力的线索和证据，有利于信用卡行业的健康发展，并能在一定程度上遏制“洗钱”等不法行为的来源。

主权项：1.一种信用卡养卡套现团体识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.疑似养卡套现数据获取，至少获取运营商通话及银行流水数据，作为待聚类数据；S2.特征提取，针对待聚类数据进行特征构造，得到基本特征、通话特征及交易特征；S3.聚类分析，采用均值漂移聚类算法对基本特征、通话特征及交易特征进行分析，得到均值漂移聚类模型及聚类结果；所述步骤S3中采用引入核函数后的均值漂移聚类算法进行聚类计算： 其中，x为中心点，xi为滑动窗口内的数据，h为滑动窗口带宽，gx为对核函数的导数求负；S4.类别确定，获取带有标签的养卡套现用户清单数据，并对清单数据进行特征提取，然后将提取的特征输入均值漂移聚类模型进行聚类，根据标签与聚类结果对应关系，确定疑似养卡套现数据中用户所处的类别，进而得到疑似养卡套现用户对象清单；所述步骤S4中带有标签的养卡套现用户清单数据来自于公安或银行已经确定的信用卡养卡套现用户数据；S5.知识抽取，针对疑似养卡套现数据进行实体抽取、关系抽取，属性抽取；S6.知识图谱构建，将抽取的实体数据、关系数据，属性数据导入neo4j数据库中，得到知识图谱；S7.特征挖掘，基于构建好的知识图谱，通过知识图谱的深层遍历及相关图挖掘算法，进而识别出特定人员之间的关系，从而挖掘出关联网络中的隐藏节点、关键节点及其社会关系特征；S8.群体识别，通过步骤S7，从存在信用卡养卡套现行为的用户的社交网络，挖掘出其网络中的关键成员、重要成员，并结合公安机关、银行及运营商已有的养卡套现团伙成员的相关数据，进行特征匹配，从而进一步确定养卡套现团伙的成员。

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