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申请/专利权人：北京中亦安图科技股份有限公司

摘要：本发明提供一种基于密集子图的银行信用卡反套现方法，该方法包括：构建基于银行资金流水的多分图模型；根据量化套现嫌疑度的密度函数，计算所述多分图模型中每一子图对应的密度值，并搜索所述多分图模型，将密度值最大的子图作为密集子图；根据所述密集子图，输出疑似套现的银行账户。本发明实施例能够从银行资金流水分析商户的信用卡资金流向，发现具有套现嫌疑的对象。当前的信用卡套现呈现集团化发展，而该方法能够侦测团伙套现，并且不需要依靠以往的经验，能够适应各种新的套现模式，具有较高的鲁棒性和适应性。此外，该方法能够增强结果的可解释性。

主权项：1.一种基于密集子图的银行信用卡反套现方法，其特征在于，包括：构建基于银行资金流水的多分图模型；根据量化套现嫌疑度的密度函数，计算所述多分图模型中每一子图对应的密度值，并搜索所述多分图模型，将密度值最大的子图作为密集子图；根据所述密集子图，输出疑似套现的银行账户；所述构建基于银行资金流水的多分图模型，具体包括：构建多分图模型：所述多分图模型包括节点集合和边集合，所述节点集合包括信用卡账户集合、pos机商户结算账户集合、资金中转账户集合和资金流转至最终的借记卡账户集合中的一种或多种，所述边集合包括所述节点集合中任意相邻两个节点之间的转账关系；数据准备：基于时空条件，获取指定账户、与所述指定账户相关的银行资金流水数据；实例化图模型：根据所述指定账户、与所述指定账户相关的银行资金流水数据，对所述多分图模型进行实例化，获取实例化后的多分图模型；所述多分图模型中每一子图对应的密度值具体计算公式如下： FminV′,vi＝min{DoutV′,vi,DinV′,vi}，FmaxV′,vi＝max{DoutV′,vi,DinV′,vi}，其中，V′表示子图，F表示中间账户节点关于子图的出入度评价函数，DoutV′,vi表示节点vi在子图V′中的总出度，DinV′,vi表示节点vi在子图V′中的总入度，FminV′,vi表示节点vi关于子图V′的最小出入度，FmaxV′,vi表示节点vi关于子图V′的最大出入度，X表示信用卡账户集合，Z表示资金流转至最终的借记卡账户集合，Y1表示pos机商户结算账户集合，Y2…Yk-2表示所述资金中转账户集合，k表示预设数值。

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