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申请/专利权人：杭银消费金融股份有限公司

摘要：本发明提供一种基于Leiden社区发现算法的团伙欺诈识别方法，属于风险识别技术领域，具体包括：根据不同的用户的个体数据进行不同的用户之间的关联关系的确定，并根据关联关系和leiden社区发现算法将同的用户划分至不同的社区，利用社区的欺诈用户以及疑似欺诈用户、不同的用户的欺诈风险进行不同的社区的综合欺诈风险以及二次辨识社区的确定，将与二次辨识社区存在关联关系的社区作为关联社区，并根据与不同的关联社区的关联关系以及不同的关联社区的综合欺诈风险对二次辨识社区的综合欺诈风险进行修正得到修正欺诈风险，通过修正欺诈风险以及不同的用户的欺诈风险确定二次辨识社区的二次风险辨识用户，提升了团伙欺诈识别的准确性。

主权项：1.一种基于Leiden社区发现算法的团伙欺诈识别方法，其特征在于，具体包括：根据不同的用户的个体数据进行不同的用户之间的关联关系的确定，并根据所述关联关系和leiden社区发现算法将不同的用户划分至不同的社区；基于历史欺诈行为的识别结果进行所述用户中的欺诈用户的识别，并根据与社区内的欺诈用户的关联关系以及与其它的社区的欺诈用户的关联关系进行不同的用户的欺诈风险以及疑似欺诈用户的识别，将所述疑似欺诈用户作为二次风险辨识用户；利用社区的欺诈用户以及疑似欺诈用户、不同的用户的欺诈风险进行不同的社区的综合欺诈风险以及二次辨识社区的确定；将与所述二次辨识社区存在关联关系的社区作为关联社区，并根据与不同的关联社区的关联关系以及不同的关联社区的综合欺诈风险对所述二次辨识社区的综合欺诈风险进行修正得到修正欺诈风险，通过所述修正欺诈风险以及不同的用户的欺诈风险确定二次辨识社区的二次风险辨识用户；将不同的用户划分至不同的社区，具体包括：将所有的用户作为单独的用户节点，并将所有的用户节点eq单独看作一个社区Nq，将所有的用户节点初始化一个队列，用户节点以随机顺序添加到队列中，选择第一个节点eq，将节点eq从原有社区划出，并划入其关联节点所在的社区Nq，并且计算划入前后的模块度是否有增加，如有增加则移动该节点，将该节点划入另一个社区，同时将该节点的所有的关联节点添加到队列的尾部，并重复上述的过程，直到队列为空为止；将划分后的社区看作单独的社区节点，将所有的社区节点初始化一个队列，社区节点以随机顺序添加到队列中，选择第一个社区节点从原有社区划出，并划入其关联节点所在的社区，并且计算划入前后的模块度是否有增加，如有增加则移动该节点，将该节点划入另一个社区，同时将该节点的所有的关联节点添加到队列的尾部，并重复上述的过程，直到划入前后的模块度不再有增加为止得到社区划分结果；通过所述社区划分结果将将不同的用户划分至不同的社区；所述疑似欺诈用户的识别的方法为：根据与社区内的欺诈用户的关联关系进行用户的关联的社区内的欺诈用户的数量以及与不同的关联的社区内的欺诈用户的关联因子的确定，并基于用户的关联的社区内的欺诈用户的数量以及与不同的关联的社区内的欺诈用户的关联因子确定所述用户的社区内欺诈风险；根据与其它的社区的欺诈用户的关联关系进行用户的关联的其它的社区的欺诈用户的数量以及与不同的关联的其它的社区的欺诈用户的关联因子的确定，并基于用户的关联的其它的社区的欺诈用户的数量以及与不同的关联的其它的社区的欺诈用户的关联因子确定所述用户的社区外欺诈风险；利用所述用户的社区外欺诈风险以及用户的社区内欺诈风险确定所述用户的欺诈风险，并基于所述用户的欺诈风险确定所述用户是否为疑似欺诈用户；所述综合欺诈风险的确定的方法为：通过所述社区的欺诈用户的数量、与所述社区的欺诈用户存在关联关系的用户的数量以及与所述社区的欺诈用户存在关联关系的用户的欺诈风险进行所述社区的筛选欺诈风险的确定；通过所述社区的疑似欺诈用户的数量以及与所述社区的疑似欺诈用户存在关联关系的用户的数量进行所述社区的疑似欺诈风险的确定，基于所述疑似欺诈风险以及筛选欺诈风险确定所述社区的综合欺诈风险；二次辨识社区的修正欺诈风险的确定的方法为：通过不同的关联社区的数量以及不同的关联社区的综合欺诈风险进行所述二次辨识社区的关联社区的综合欺诈风险的和的确定，判断二次辨识社区的关联社区的综合欺诈风险的和是否满足要求，若是，则将所述二次辨识社区的综合欺诈风险作为所述二次辨识社区的修正欺诈风险，若否，则进入下一步骤；基于与不同的关联社区的关联关系进行所述二次辨识社区与不同的关联社区的关联的用户的数量的确定，并结合所述二次辨识社区与不同的关联社区的关联的用户的关联的个体数据的数量进行二次辨识社区与不同的关联社区的社区关联因子的确定；当社区关联因子大于预设关联因子的关联社区的数量小于预设关联社区数量时，将所述二次辨识社区的综合欺诈风险作为所述二次辨识社区的修正欺诈风险，当社区关联因子大于预设关联因子的关联社区的数量不小于预设关联社区数量时，根据不同的社区关联因子区间内的关联社区的数量以及不同的关联社区的综合欺诈风险确定所述二次辨识社区的不同的社区关联因子区间内的社区欺诈风险，并结合不同的社区关联因子区间的不同的关联社区的社区关联因子的平均值确定所述二次辨识社区的关联欺诈风险,通过所述关联欺诈风险以及所述二次辨识社区的综合欺诈风险得到所述二次辨识社区的修正欺诈风险。

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