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申请/专利权人：中信证券股份有限公司

摘要：本公开的实施例公开了基于图神经网络的信息推送方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：将正样本点表与用户指标表进行合并处理，得到全量点表；将正样本边表与用户同构图边表进行合并，得到全量边表；建立对应全量点表与全量边表的用户同构图；删除用户同构图中正样本基础用户指标表对应的边与点，以对用户同构图进行更新，得到更新用户同构图；根据更新用户同构图，对初始用户名单预测模型进行训练，得到训练完成的用户名单预测模型；将目标用户同构图输入至用户名单预测模型中，得到用户名单预测信息，以及将用户名单预测信息推送至目标终端。该实施方式能够准确地捕捉到疑似配资行为的账户，免去了大量人工复核的工作。

主权项：1.一种基于图神经网络的信息推送方法，包括：获取初始产品流转信息集，其中，所述初始产品流转信息集中的初始产品流转信息包括：用户信息、产品流转信息、改密信息、设备信息；根据初始产品流转信息包括的各个指标，对所述初始产品流转信息集进行归置处理，以得到指标中间表集，其中，所述指标中间表集包括：用户中间表，所述用户中间表中的每条用户中间信息包括：流转价值与流转次数；根据所述指标中间表集，生成设备表与用户指标表；根据所述用户中间表与所述用户指标表，生成正样本基础用户指标表；根据所述设备表与所述用户指标表，构建用户同构图边表；根据所述正样本基础用户指标表，生成正样本点表与正样本边表；将所述正样本点表与所述用户指标表进行合并处理，得到全量点表；将所述正样本边表与所述用户同构图边表进行合并，得到全量边表；建立对应所述全量点表与所述全量边表的用户同构图；删除所述用户同构图中所述正样本基础用户指标表对应的边与点，以对用户同构图进行更新，得到更新用户同构图；根据所述更新用户同构图，对初始用户名单预测模型进行训练，得到训练完成的用户名单预测模型，其中，所述初始用户名单预测模型为图神经网络模型；将目标用户同构图输入至所述用户名单预测模型中，得到用户名单预测信息，以及将所述用户名单预测信息推送至目标终端；其中，所述根据初始产品流转信息包括的各个指标，对所述初始产品流转信息集进行归置处理，以得到指标中间表集，包括：对所述初始产品流转信息集进行缺失值筛选处理，得到筛选后的初始产品流转信息集，作为备选产品流转信息集；对于每个指标，将备选产品流转信息集对应所述指标的各个字段添加至预设的指标中间空表中，得到指标中间表；将所得到的各个指标中间表确定为指标中间表集；其中，所述根据所述指标中间表集，生成设备表与用户指标表，包括：对于指标中间表集中指标为设备指标的指标中间表，按照设备号、用户号加日期为主键的形式，对所述指标中间表进行重置，得到重置指标中间表，作为设备表；按照用户号加日期为主键的形式，将去除设备表的各个指标中间表合并为用户指标表；其中，所述根据所述用户中间表与所述用户指标表，生成正样本基础用户指标表，包括：从所述用户中间表中筛选出符合第一预设条件的各个用户中间信息，作为备选用户中间信息组，其中，所述第一预设条件为：流转价值大于等于预设价值，和或流转次数大于等于预设次数；筛选并保留所述用户指标表中选择对应所述备选用户中间信息组的各个用户指标，作为正样本基础用户指标表；其中，所述根据所述设备表与所述用户指标表，构建用户同构图边表，包括：根据设备与用户之间的登录关系，建立包含设备号与用户号为节点的初始设备用户异构图，其中，所述初始设备用户异构图中各个节点之间的边为登录关系；根据所述用户指标表，向所述初始设备用户异构图中导入用户节点的点数据；根据所述设备表，向所述初始设备用户异构图中导入设备节点的点数据，以及向初始设备用户异构图中导入边对应的边数据；遍历设备用户异构图中目标结构格式的结构信息，作为用户同构图边表，其中，所述目标结构格式为：用户号-设备号-用户号。

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