一种图数据库支持反欺诈行为探知系统的制作方法

本发明涉及反欺诈，尤其涉及一种图数据库支持反欺诈行为探知系统。

背景技术：

1、随着互联网的普及和信息化程度的提高，各种欺诈行为日益猖獗，给社会治理和经济发展带来了严重的挑战。传统的反欺诈方法往往依赖于规则引擎和模型算法，但随着数据规模的不断增长和欺诈手段的不断变化，传统方法已经无法满足对欺诈行为的及时识别和有效打击的需求。

2、公开号为cn116541202a的中国专利公开了一种科技风险管理系统及一种风险预警装置，通过构建全过程、主动型的科技风险监测管理体系、依托科技风险大数据和配置及关联关系管理实现组织科技风险计量、评级及风险控制的动态监测预警。

3、但是上述已公开方案存在如下不足之处：在实现数据处理时，使用了传统的大数据离线处理，依数据量通常耗时在分钟级甚至小时级，导致不能及时感知风险。

技术实现思路

1、本发明目的是针对背景技术中存在的需要处理海量数据时，效率低，不够灵活的问题，提出一种图数据库支持反欺诈行为探知系统。

2、一方面，本发明提出一种图数据库支持反欺诈行为探知系统，包括：

3、数据处理和封装模块，用来对提取的数据进行处理和分析，处理完的数据被封装成ngql语句；

4、数据存储模块，通过nebula图数据库用来存储封装好的数据；

5、图数据库构建模块，基于nebula图数据库，构建反欺诈图数据库，将用户行为数据和交易数据以图的形式进行表示和存储；

6、变量提取模块，通过图数据库编写变量提取方法，从反欺诈图数据库中提取特征变量；

7、应用模块，利用提取的特征变量进行欺诈行为的识别和评估。

8、优选的，数据处理和封装模块的数据处理和分析包括数据清洗、数据转换和特征提取。

9、优选的，变量提取模块中，变量提取方法利用图数据库的查询语言和算法，针对不同类型的欺诈行为设计相应的特征变量提取逻辑。

10、优选的，应用模块使用决策树、支持向量机或神经网络，来构建欺诈行为模型并进行预测。

11、另一方面，本发明提出一种图数据库支持反欺诈行为探知系统的探知方法，包括以下步骤：

12、s1、数据采集和预处理：使用实时数据采集技术，实时获取用户行为和交易数据，以实现实时欺诈检测和识别；

13、s2、图数据库的拓展和优化：对nebula图数据库进行拓展和优化；

14、s3、特征变量提取和表示：使用多种特征变量提取方法，从反欺诈图数据库中提取丰富的特征变量，以提高欺诈行为识别的准确性；

15、s4、机器学习和数据挖掘算法：使用深度学习和神经网络算法，构建欺诈行为识别模型，提高欺诈识别的准确性和速度；

16、s5、系统集成和部署：将所述的图数据库支持反欺诈行为探知系统集成到现有的反欺诈系统中，以实现整体的反欺诈解决方案。

17、与现有技术相比，本发明具有如下有益的技术效果：能够实现高效亿级数据高效查询，快速查询多度等复杂的数据集，提供直观的数据可视化和灵活的查询功能，从而帮助用户及时地感知风险状况并支持决策过程。

技术特征：

1.一种图数据库支持反欺诈行为探知系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的图数据库支持反欺诈行为探知系统，其特征在于，数据处理和封装模块的数据处理和分析包括数据清洗、数据转换和特征提取。

3.根据权利要求1所述的图数据库支持反欺诈行为探知系统，其特征在于，变量提取模块中，变量提取方法利用图数据库的查询语言和算法，针对不同类型的欺诈行为设计相应的特征变量提取逻辑。

4.根据权利要求1所述的图数据库支持反欺诈行为探知系统，其特征在于，应用模块使用决策树、支持向量机或神经网络，来构建欺诈行为模型并进行预测。

5.一种根据权利要求1所述的图数据库支持反欺诈行为探知系统的探知方法，其特征在于，包括以下步骤：

技术总结本发明涉及反欺诈领域，具体为一种图数据库支持反欺诈行为探知系统，其包括：数据处理和封装模块，用来对提取的数据进行处理和分析，处理完的数据被封装成NGQL语句；数据存储模块，通过Nebula图数据库用来存储封装好的数据；图数据库构建模块，基于Nebula图数据库，构建反欺诈图数据库；变量提取模块，通过图数据库编写变量提取方法，从反欺诈图数据库中提取特征变量；应用模块，利用提取的特征变量进行欺诈行为的识别和评估。本发明能够实现高效亿级数据高效查询，快速查询多度等复杂的数据集，提供直观的数据可视化和灵活的查询功能，从而帮助用户及时地感知风险状况并支持决策过程。技术研发人员：张华受保护的技术使用者：上海创帧软件有限公司技术研发日：技术公布日：2024/10/10