目标账号的异常判断方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种目标账号的异常判断方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着计算机技术的发展，图数据库得到了广泛应用，图数据库是一种专门用于存储和检索庞大信息网的存储引擎，其实现原理是用图来存储数据，能够高效地将数据存储为图节点和连边，并允许对图节点和连边构成的点边结构进行高性能的检索和查询。针对业务系统产出的巨大数据，可以通过这些数据建立起图数据库进行数据检索和数据查询。

然而，目前的图数据库只能对存储的已有数据进行检索和查询，针对未添加到图数据库的数据难以实现隐藏信息的挖掘。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够挖掘隐藏信息对目标账号进行异常判断的目标账号的异常判断方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种目标账号的异常判断方法。所述方法包括：

从目标业务数据中提取目标账号和目标实体；

将所述目标账号和所述目标实体作为图顶点插入图数据库，所述图数据库中包括基于连边连接的多个图节点，所述图节点包括已知账号和已知实体，所述已知账号包括正常账号和异常账号；

基于所述目标业务数据，从各所述图节点中确定与所述图顶点直接关联的待连接图节点，建立所述图顶点与所述待连接图节点之间的连边；

当存在与所述目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的所述异常账号所在图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果。

在一些实施例中，所述基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果，包括：

获取图节点传播权重数据和关联的所述异常账号的基准权值；

基于所述基准权值、所述图节点传播权重数据和所述最小连边数量，计算所述目标账号的传播权值；

当所述目标账号的传播权值大于预设权值数据时，判定所述目标账号为异常账号。

在一些实施例中，所述当存在与所述目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的所述异常账号所在图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果，包括：

以所述目标账号所在图顶点为起点，遍历与所述图顶点之间的连边数量小于或等于预设阈值的图节点；

当遍历的各所述图节点中存在表征异常账号的目标图节点时，确定所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量；

基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果。

在一些实施例中，所述当遍历的各所述图节点中存在表征异常账号的目标图节点时，确定所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量，包括：

当遍历的各所述图节点中存在表征异常账号的目标图节点时，确定所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的图节点链路；

将所包含图节点数量最少的图节点链路的连边数量，作为所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量。

在一些实施例中，所述图节点中的异常账号携带有异常账号标记；所述目标账号的异常判断方法还包括：

当所述目标账号的异常判断结果为账号异常时，对所述图数据库中所述目标账号所在图顶点进行异常账号标记。

在一些实施例中，所述目标账号的异常判断方法还包括：

获取包含账号信息与实体信息的离线业务数据；

按照所述账号信息所表征的已知账号和所述实体信息所表征的已知实体，基于所述离线业务数据，确定各所述已知账号与各所述已知实体之间的直接关联关系；

以各所述已知账号与各所述已知实体为图节点、以所述关联关系为图节点之间的连边，构建图数据库。

第二方面，本申请还提供了一种目标账号的异常判断装置。所述装置包括：

信息提取模块，用于从目标业务数据中提取目标账号和目标实体；

图顶点插入模块，用于将所述目标账号和所述目标实体作为图顶点插入图数据库，所述图数据库中包括基于连边连接的多个图节点，所述图节点包括已知账号和已知实体，所述已知账号包括正常账号和异常账号；

连边建立模块，用于基于所述目标业务数据，从各所述图节点中确定与所述图顶点直接关联的待连接图节点，建立所述图顶点与所述待连接图节点之间的连边；

异常判断模块，用于当存在与所述目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的所述异常账号所在图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

从目标业务数据中提取目标账号和目标实体；

将所述目标账号和所述目标实体作为图顶点插入图数据库，所述图数据库中包括基于连边连接的多个图节点，所述图节点包括已知账号和已知实体，所述已知账号包括正常账号和异常账号；

基于所述目标业务数据，从各所述图节点中确定与所述图顶点直接关联的待连接图节点，建立所述图顶点与所述待连接图节点之间的连边；

当存在与所述目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的所述异常账号所在图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

从目标业务数据中提取目标账号和目标实体；

将所述目标账号和所述目标实体作为图顶点插入图数据库，所述图数据库中包括基于连边连接的多个图节点，所述图节点包括已知账号和已知实体，所述已知账号包括正常账号和异常账号；

基于所述目标业务数据，从各所述图节点中确定与所述图顶点直接关联的待连接图节点，建立所述图顶点与所述待连接图节点之间的连边；

当存在与所述目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的所述异常账号所在图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

从目标业务数据中提取目标账号和目标实体；

将所述目标账号和所述目标实体作为图顶点插入图数据库，所述图数据库中包括基于连边连接的多个图节点，所述图节点包括已知账号和已知实体，所述已知账号包括正常账号和异常账号；

基于所述目标业务数据，从各所述图节点中确定与所述图顶点直接关联的待连接图节点，建立所述图顶点与所述待连接图节点之间的连边；

当存在与所述目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的所述异常账号所在图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果。

上述目标账号的异常判断方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过从目标业务数据中提取目标账号和目标实体，将目标账号和目标实体作为增量的图顶点插入图数据库，基于目标业务数据，从各图节点中确定与图顶点直接关联的待连接图节点，建立图顶点与待连接图节点之间的连边，由于图节点包括正常账号、异常账号和已知实体，能够实现数据关系的深入挖掘，当图数据库中存在与目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的异常账号所在图节点与目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于最小连边数量所表征的异常账号与目标账号之间的关联程度，对目标账号是否可能为异常账号进行预测判断，得到目标账号的异常判断结果，实现对目标业务数据中目标账号是否异常这一隐藏属性的深入挖掘。

附图说明

图1为一个实施例中目标账号的异常判断方法的应用环境图；

图2为一个实施例中目标账号的异常判断方法的流程示意图；

图3为另一个实施例中目标账号的异常判断方法的流程示意图；

图4为一个实施例中目标账号的异常判断方法的流程示意图；

图5为一个实施例中目标账号的异常判断装置的结构框图；

图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的目标账号的异常判断方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。服务器104从终端102提供的目标业务数据中提取目标账号和目标实体，将目标账号和目标实体作为图顶点插入图数据库，图数据库中包括基于连边连接的多个图节点，图节点包括已知账号和已知实体，已知账号包括正常账号和异常账号。服务器104基于目标业务数据，从各图节点中确定与图顶点直接关联的待连接图节点，建立图顶点与待连接图节点之间的连边；当存在与目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的异常账号所在图节点与目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于最小连边数量对目标账号进行异常判断，得到目标账号的异常判断结果。在一些实施例中，服务器104还可以将目标账号的异常判断结果反馈至终端102，也可以基于目标账号的异常判断结果，针对目标业务数据进行与异常判断结果对应的业务处理流程。例如在风控业务场景下，当目标账号的异常判断结果为账号异常时，拒绝处理该目标业务数据或拒绝处理该目标业务数据中的部分数据。当目标账号的异常判断结果为账号无异常时，正常处理该目标业务数据。

其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种目标账号的异常判断方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

步骤202，从目标业务数据中提取目标账号和目标实体。

其中，目标业务数据是需要进行风险评估的业务数据，具体可以是目标对象授权可获取的业务数据，业务数据包括所涉及目标对象的账号信息以及与所涉及目标对象相关的实体信息。业务数据涉及的目标对象为需要对业务数据负责的对象，即风险评估的主要对象。目标账号是指目标对象的账号信息所表征的账号。目标账号仅属于一个对象，但一个对象可以具有多个不同的账号。

目标账号具体可以是在特定的平台上注册的与对象身份绑定的账号，例如可以是目标对象的邮箱账号、手机号、社交平台账号等。目标实体可以是业务数据中记录的目标对象所使用的具有唯一标识的实体，例如目标实体可以包括具有设备号的终端设备、wifimac地址等。目标实体的数量可以是一个，也可以是多个，具体数量可以基于数据处理需要确定。例如可以从业务数据中提取指定类别的实体，也可以是从业务数据中提取记录的全部实体。

步骤204，将目标账号和目标实体作为图顶点插入图数据库，图数据库中包括基于连边连接的多个图节点，图节点包括已知账号和已知实体，已知账号包括正常账号和异常账号。

其中，图数据库是用于记录多个图节点和图节点之间的连边的数据库。图数据库中的图节点包括已知账号和已知实体。已知账号和已知实体可以是基于离线业务数据提取得到的，其中，已知账号包括正常账号和异常账号。在具体的应用中，异常账号和正常账号中的至少一者可以通过账号标记的方式进行特别标注，以示区分。示例性的，可以仅对异常账号进行异常标记，对正常账号不做标记处理，在后续处理过程中，携带有异常标记的图节点即为异常账号。当已知实体和已知账号各自对应的图节点采用不同的表示方式时，也可以是对正常账号进行标记，对异常账号不做处理，在后续处理过程中，未携带标记的账号即为异常账号，或者还可以按类别分别对正常账号和异常账号分别进行标记。

步骤206，基于目标业务数据，从各图节点中确定与图顶点直接关联的待连接图节点，建立图顶点与待连接图节点之间的连边。

其中，图节点作为图数据库中的已有节点，与图数据库中的其他节点基于连边建立有连接关系，图顶点作为图数据库的新增节点，与图数据库中的其他节点暂未建立起连接关系，因此，需要基于目标业务数据，确定各图节点中与图顶点直接关联的待连接图节点，从而建立图顶点与待连接图节点之间的连边。

示例性的，图顶点包括目标对象的手机号、wifimac地址、移动设备标识等，图数据库中的图节点包括其他对象的各类账号、各类地址等其他实体信息，从目标对象授权获取的目标业务数据中，可以获取目标对象的社会关系、近期交易记录等数据，基于目标对象的社会关系、近期交易记录等数据可以获取到目标对象的手机号、wifimac地址、移动设备标识与其他账号或其他实体之间的直接关联关系，从而以该直接关联关系为桥梁，建立起图顶点与具有直接关联关系的图节点之间的连边，将图顶点作为图节点融入图数据库。

步骤208，当存在与目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的异常账号所在图节点与目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于最小连边数量对目标账号进行异常判断，得到目标账号的异常判断结果。

其中，目标账号与其他账号直接关联是指目标账号所在的图顶点与其他账号所在的图节点通过一条连边连接的情况，目标账号与其他账号间接关联是指目标账号所在的图顶点与其他账号所在的图节点至少通过两条连边连接的情况。当异常账号所在图节点与目标账号所在图顶点之间的只有一条连接链路时，最小连边数量即为该连接链路所包含的连边数量；当异常账号所在图节点与目标账号所在图顶点之间的连接链路大于或等于两条时，最小连边数量即为包含图节点最少的连接链路所包含的连边数量。

进一步地，当服务器判断图数据库中存在与目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的异常账号所在图节点与目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，服务器基于最小连边数量对目标账号进行异常判断，得到目标账号的异常判断结果。其中，最小连边数量越小，目标账号的异常的概率越大，最小连边数量越大，目标账号的异常的概率越小。示例性的，服务器基于最小连边数量对目标账号进行异常概率计算，当目标账号的异常概率大于或等于设定阈值时，判定目标账号存在异常，当目标账号的异常概率小于设定阈值时，判定目标账号不存在异常。

上述目标账号的异常判断方法，通过从目标业务数据中提取目标账号和目标实体，将目标账号和目标实体作为增量的图顶点插入图数据库，基于目标业务数据，从各图节点中确定与图顶点直接关联的待连接图节点，建立图顶点与待连接图节点之间的连边，由于图节点包括正常账号、异常账号和已知实体，能够实现数据关系的深入挖掘，当图数据库中存在与目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的异常账号所在图节点与目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于最小连边数量所表征的异常账号与目标账号之间的关联程度，对目标账号是否可能为异常账号进行预测判断，得到目标账号的异常判断结果，实现对目标业务数据中目标账号是否异常这一隐藏属性的深入挖掘。

在一些实施例中，基于最小连边数量对目标账号进行异常判断，得到目标账号的异常判断结果，包括：

获取图节点传播权重数据和关联的异常账号的基准权值；基于基准权值、图节点传播权重数据和最小连边数量，计算目标账号的传播权值；当目标账号的传播权值大于预设权值数据时，判定目标账号为异常账号。

其中，关联的异常账号的基准权值可以是预先设定的数据，不同的异常账号的基准权值可以相同，也可以不同。例如，异常账号的基准权值可以均设为1。也可以根据异常账号的异常等级确定异常账号的基准权值，例如，异常情况严重的账号，其基准权值可以设为1.5，异常情况中等的账号，其基准权值可以设为1.2，异常情况较轻的账号，其基准权值可以设为1等。

图节点传播权重数据可以是预先设定的数据，不同图节点之间的图节点传播权重数据可以相同，也可以不同。例如，图节点传播权重数据可以均设为0.9。再例如，可以根据异常账号所在图节点与目标账号所在图顶点为端点所构成的图节点链路上，各图节点与异常账号所在图节点之间的关联强弱，来确定图节点传播权重数据，图节点与异常账号所在图节点之间的关联越强，传播权重数据越大。其中图节点与异常账号之间的关联强弱，可以通过图节点与异常账号所在图节点之间的最小连边数量来确定，最小连边数量越少，关联越强。示例性的，异常账号所在图节点与目标账号所在图顶点为端点所构成的图节点链路包括异常账号所在图节点1、中间图节点2、中间图节点3以及目标账号所在图顶点4，其中，图节点1与中间图节点2之间的图节点传播权重数据为0.9，中间图节点2与中间图节点3之间的图节点传播权重数据为0.8，中间图节点3与图顶点4之间的图节点传播权重数据为0.7。

进一步地，服务器基于基准权值、图节点传播权重数据和最小连边数量，计算目标账号的传播权值，当目标账号的传播权值大于预设权值数据时，判定目标账号为异常账号，当目标账号的传播权值小于或等于预设权值数据时，判定目标账号为正常账号。

在一个实施例中，以异常账号为起始的图节点，其基准权值设为1(r＝1)，每5经过一条连边乘上0.9，传播权值x＝r*0.9

在本实施例中，通过设定基准权值、图节点传播权重数据和最小连边数量来计算传播权值，以判定是否为异常账号，能够简化异常账号的判断过程，提高异常账号判断的数据处理效率。

0在一些实施例中，如图3所示，当存在与目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的异常账号所在图节点与目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于最小连边数量对目标账号进行异常判断，得到目标账号的异常判断结果，包括：

步骤302，以目标账号所在图顶点为起点，遍历与图顶点之间的连边数量小5于或等于预设阈值的图节点。

步骤304，当遍历的各图节点中存在表征异常账号的目标图节点时，确定目标图节点与目标账号所在图顶点之间的最小连边数量。

步骤306，基于最小连边数量对目标账号进行异常判断，得到目标账号的异常判断结果。

0具体地，预设阈值可以基于实际的应用场景进行设定。当对于异常账号的判定条件需要配置得较为严格时，可以将预设阈值设置为取值较小的数，此时被判定为异常账号的账号数量相对较多，当对于异常账号的判定条件需要配置得较为宽松时，可以将预设阈值设置为取值较大的数，此时被判定为异常账号的账号数量相对较少。

5以预设阈值为N(N为正整数)为例，服务器以目标账号所在图顶点为起

点，遍历与图顶点之间的连边数量≤N的图节点，遍历的结果可能为不存在表征异常账号的目标图节点、存在一个表征异常账号的目标图节点、以及存在多个表征异常账号的目标图节点这三种情况。对于不存在表征异常账号的目标图节点的情况，则判定目标账号为正常节点。对于存在一个表征异常账号的目标图节点的情况，则确定目标图节点与目标账号所在图顶点之间的最小连边数量，基于最小连边数量对目标账号进行异常判断，得到目标账号的异常判断结果，异常判断方式与上述实施例相同，不再赘述。

对于存在多个表征异常账号的目标图节点的情况，可以针对每一个目标图节点，分别确定每一目标图节点与目标账号所在图顶点之间的最小连边数量，针对每一个目标图节点的最小连边数量取最小值，基于最小值对目标账号进行异常判断，得到目标账号的异常判断结果。可以针对每一个目标图节点，分别确定每一目标图节点与目标账号所在图顶点之间的最小连边数量，基于每一个最小连边数量，分别确定出目标账号相对于每一个目标图节点的异常概率，然后基于多个异常概率确定目标账号是否异常。

在本实施例中，服务器基于预设阈值，以目标账号所在图顶点为起点，遍历与图顶点之间的连边数量小于或等于预设阈值的图节点，当遍历的各图节点中存在表征异常账号的目标图节点时，确定目标图节点与目标账号所在图顶点之间的最小连边数量，能够避免对全部图节点进行遍历，减少了遍历的图节点范围，能够有效提高数据处理效率，减少对数据处理资源的占用。

在一些实施例中，当遍历的各图节点中存在表征异常账号的目标图节点时，确定目标图节点与目标账号所在图顶点之间的最小连边数量，包括：

当遍历的各图节点中存在表征异常账号的目标图节点时，确定目标图节点与目标账号所在图顶点之间的图节点链路；将所包含图节点数量最少的图节点链路的连边数量，作为目标图节点与目标账号所在图顶点之间的最小连边数量。

其中，确定目标图节点与目标账号所在图顶点之间的图节点链路，是指从目标图节点到目标账号所在图顶点所经过的中间图节点基于连边所构成的链路。一条图节点链路中至少包括目标图节点、目标账号所在的图顶点以及至少一条连边。通过确定目标图节点与目标账号所在图顶点之间的图节点链路，可以确定图节点链路所包含的图节点数量，包含图节点数量最少的图节点链路即为连接目标图节点、目标账号所在的图顶点的最短链路，其对应的连边数量即为最小连边数量。

在本实施例中，服务器通过确定目标图节点与目标账号所在图顶点之间的图节点链路，筛选出所包含图节点数量最少的图节点链路，能够快速确定目标图节点与目标账号所在图顶点之间的最小连边数量。

在一些实施例中，图节点中的异常账号携带有异常账号标记；目标账号的异常判断方法还包括：当目标账号的异常判断结果为账号异常时，对图数据库中目标账号所在图顶点进行异常账号标记。

其中，异常账号标识是用于区分正常账号和异常账号的标识信息，异常账号标识可以用特定的字符进行标识，以便服务器在遍历图节点时，快速对图节点是否为异常账号进行识别，提高处理效率。

进一步地，对于异常判断结果为账号异常的目标账号，可以在图数据库中对目标账号所在图顶点进行异常账号标记，以实现对图数据库的数据扩增，为后续更多的增量账号的异常判断提供依据，提高账号异常判断结果的准确性。

在一些实施例中，目标账号的异常判断方法还包括：

获取包含账号信息与实体信息的离线业务数据；按照账号信息所表征的已知账号和实体信息所表征的已知实体，基于离线业务数据，确定各已知账号与各已知实体之间的直接关联关系；以各已知账号与各已知实体为图节点、以关联关系为图节点之间的连边，构建图数据库。

其中，离线业务数据是指可以离线获取或离线处理的历史业务数据。基于离线业务数据，可以提取出其中所包含的账号信息与实体信息，账号信息表征的账号为已知账号，实体信息所表征的实体为已知实体，服务器可以基于离线业务数据，确定各已知账号与各已知实体之间的直接关联关系，服务器可以以各已知账号与各已知实体为图节点、以关联关系为图节点之间的连边，构建图数据库。

在本实施例中，服务器通过离线业务数据提取已知账号和已知实体，确定已知账号和已知实体之间的直接关联关系，能够快速便捷地构建图数据库，实现用已知节点的已知信息去预测未知节点的隐藏信息，

在一个具体的应用中，提供了一种目标账号的异常判断方法，以该目标账号的异常判断方法在风控领域的风险用户的账号标记为例，该方法可以通过图数据库和业务系统来实现。业务系统每时每刻在产出巨大的数据，通过这些数据建立起客户与设备，地址等的关系图，本申请的方法通过图数据库建立实体之间的关联，再使用图挖掘算法找出实体之间隐藏的信息，应用到实际的风控业务当中。

具体地，以执行目标账号的异常判断方法的服务器为图计算平台为例，该图计算平台接收到离线的业务风控数据后，建立起用户账号(如手机号、邮箱号等)与设备号，wifimac等实体的关联关系，其中设备号，wifimac可以关联到多个用户账号，如果关联到的用户账号已经被打上标签，比如为“伪冒”，则对新接收到的用户账号，根据一定的算法，判断该新的用户账号所属用户为“伪冒”客户的概率。

示例性的，如图4所示，图计算平台使用离线数据初始化建立手机号与设备号，wifimac等实体的关联关系，并对“伪冒”客户打上“伪冒”标签，图计算平台通过消费风控事件kafka，实时获取到风控事件，然后对风控事件做解析，获取到新的手机号、设备号、wifimac、imei等实体信息，做为图顶点插入到图数据库中，同时在实体之间建立边的关联关系。然后以该新的手机号为起点，查找三跳内的关联实体是否有“伪冒”客户，若有，则以这些“伪冒”客户为起始，其值设为1(r＝1)，每经过一跳乘上0.9，若有多条路径关联到该手机号，取最大值max(r*0.9

应该理解的是，虽然如上的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的目标账号的异常判断方法的目标账号的异常判断装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个目标账号的异常判断装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于目标账号的异常判断方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图5所示，提供了一种目标账号的异常判断装置，包括：信息提取模块502、图顶点插入模块504、连边建立模块506和异常判断模块508，其中：

信息提取模块502，用于从目标业务数据中提取目标账号和目标实体；

图顶点插入模块504，用于将所述目标账号和所述目标实体作为图顶点插入图数据库，所述图数据库中包括基于连边连接的多个图节点，所述图节点包括已知账号和已知实体，所述已知账号包括正常账号和异常账号；

连边建立模块506，用于基于所述目标业务数据，从各所述图节点中确定与所述图顶点直接关联的待连接图节点，建立所述图顶点与所述待连接图节点之间的连边；

异常判断模块508，用于当存在与所述目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的所述异常账号所在图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果。

在一些实施例中，所述异常判断模块，还用于获取图节点传播权重数据和关联的所述异常账号的基准权值；基于所述基准权值、所述图节点传播权重数据和所述最小连边数量，计算所述目标账号的传播权值；当所述目标账号的传播权值大于预设权值数据时，判定所述目标账号为异常账号。

在一些实施例中，所述异常判断模块，还用于以所述目标账号所在图顶点为起点，遍历与所述图顶点之间的连边数量小于或等于预设阈值的图节点；当遍历的各所述图节点中存在表征异常账号的目标图节点时，确定所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量；基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果。

在一些实施例中，所述异常判断模块，还用于当遍历的各所述图节点中存在表征异常账号的目标图节点时，确定所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的图节点链路；将所包含图节点数量最少的图节点链路的连边数量，作为所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量。

在一些实施例中，所述图节点中的异常账号携带有异常账号标记；所述目标账号的异常判断装置还包括异常账号标记模块，用于当所述目标账号的异常判断结果为账号异常时，对所述图数据库中所述目标账号所在图顶点进行异常账号标记。

在一些实施例中，所述目标账号的异常判断装置还包括图数据库模块，用于获取包含账号信息与实体信息的离线业务数据；按照所述账号信息所表征的已知账号和所述实体信息所表征的已知实体，基于所述离线业务数据，确定各所述已知账号与各所述已知实体之间的直接关联关系；以各所述已知账号与各所述已知实体为图节点、以所述关联关系为图节点之间的连边，构建图数据库。

上述目标账号的异常判断装置，通过从目标业务数据中提取目标账号和目标实体，将目标账号和目标实体作为增量的图顶点插入图数据库，基于目标业务数据，从各图节点中确定与图顶点直接关联的待连接图节点，建立图顶点与待连接图节点之间的连边，由于图节点包括正常账号、异常账号和已知实体，能够实现数据关系的深入挖掘，当图数据库中存在与目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的异常账号所在图节点与目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于最小连边数量所表征的异常账号与目标账号之间的关联程度，对目标账号是否可能为异常账号进行预测判断，得到目标账号的异常判断结果，实现对目标业务数据中目标账号是否异常这一隐藏属性的深入挖掘

上述目标账号的异常判断装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储业务数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种目标账号的异常判断方法。

本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

从目标业务数据中提取目标账号和目标实体；将所述目标账号和所述目标实体作为图顶点插入图数据库，所述图数据库中包括基于连边连接的多个图节点，所述图节点包括已知账号和已知实体，所述已知账号包括正常账号和异常账号；基于所述目标业务数据，从各所述图节点中确定与所述图顶点直接关联的待连接图节点，建立所述图顶点与所述待连接图节点之间的连边；当存在与所述目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的所述异常账号所在图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取图节点传播权重数据和关联的所述异常账号的基准权值；基于所述基准权值、所述图节点传播权重数据和所述最小连边数量，计算所述目标账号的传播权值；当所述目标账号的传播权值大于预设权值数据时，判定所述目标账号为异常账号。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

以所述目标账号所在图顶点为起点，遍历与所述图顶点之间的连边数量小于或等于预设阈值的图节点；当遍历的各所述图节点中存在表征异常账号的目标图节点时，确定所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量；基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

当遍历的各所述图节点中存在表征异常账号的目标图节点时，确定所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的图节点链路；将所包含图节点数量最少的图节点链路的连边数量，作为所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

当所述目标账号的异常判断结果为账号异常时，对所述图数据库中所述目标账号所在图顶点进行异常账号标记。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取包含账号信息与实体信息的离线业务数据；按照所述账号信息所表征的已知账号和所述实体信息所表征的已知实体，基于所述离线业务数据，确定各所述已知账号与各所述已知实体之间的直接关联关系；以各所述已知账号与各所述已知实体为图节点、以所述关联关系为图节点之间的连边，构建图数据库。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

从目标业务数据中提取目标账号和目标实体；将所述目标账号和所述目标实体作为图顶点插入图数据库，所述图数据库中包括基于连边连接的多个图节点，所述图节点包括已知账号和已知实体，所述已知账号包括正常账号和异常账号；基于所述目标业务数据，从各所述图节点中确定与所述图顶点直接关联的待连接图节点，建立所述图顶点与所述待连接图节点之间的连边；当存在与所述目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的所述异常账号所在图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取图节点传播权重数据和关联的所述异常账号的基准权值；基于所述基准权值、所述图节点传播权重数据和所述最小连边数量，计算所述目标账号的传播权值；当所述目标账号的传播权值大于预设权值数据时，判定所述目标账号为异常账号。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

以所述目标账号所在图顶点为起点，遍历与所述图顶点之间的连边数量小于或等于预设阈值的图节点；当遍历的各所述图节点中存在表征异常账号的目标图节点时，确定所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量；基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

当遍历的各所述图节点中存在表征异常账号的目标图节点时，确定所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的图节点链路；将所包含图节点数量最少的图节点链路的连边数量，作为所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

当所述目标账号的异常判断结果为账号异常时，对所述图数据库中所述目标账号所在图顶点进行异常账号标记。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取包含账号信息与实体信息的离线业务数据；按照所述账号信息所表征的已知账号和所述实体信息所表征的已知实体，基于所述离线业务数据，确定各所述已知账号与各所述已知实体之间的直接关联关系；以各所述已知账号与各所述已知实体为图节点、以所述关联关系为图节点之间的连边，构建图数据库。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

从目标业务数据中提取目标账号和目标实体；将所述目标账号和所述目标实体作为图顶点插入图数据库，所述图数据库中包括基于连边连接的多个图节点，所述图节点包括已知账号和已知实体，所述已知账号包括正常账号和异常账号；基于所述目标业务数据，从各所述图节点中确定与所述图顶点直接关联的待连接图节点，建立所述图顶点与所述待连接图节点之间的连边；当存在与所述目标账号直接关联或间接关联的异常账号、且关联的所述异常账号所在图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量小于或等于预设阈值时，基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取图节点传播权重数据和关联的所述异常账号的基准权值；基于所述基准权值、所述图节点传播权重数据和所述最小连边数量，计算所述目标账号的传播权值；当所述目标账号的传播权值大于预设权值数据时，判定所述目标账号为异常账号。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

以所述目标账号所在图顶点为起点，遍历与所述图顶点之间的连边数量小于或等于预设阈值的图节点；当遍历的各所述图节点中存在表征异常账号的目标图节点时，确定所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量；基于所述最小连边数量对所述目标账号进行异常判断，得到所述目标账号的异常判断结果。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

当遍历的各所述图节点中存在表征异常账号的目标图节点时，确定所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的图节点链路；将所包含图节点数量最少的图节点链路的连边数量，作为所述目标图节点与所述目标账号所在图顶点之间的最小连边数量。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

当所述目标账号的异常判断结果为账号异常时，对所述图数据库中所述目标账号所在图顶点进行异常账号标记。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取包含账号信息与实体信息的离线业务数据；按照所述账号信息所表征的已知账号和所述实体信息所表征的已知实体，基于所述离线业务数据，确定各所述已知账号与各所述已知实体之间的直接关联关系；以各所述已知账号与各所述已知实体为图节点、以所述关联关系为图节点之间的连边，构建图数据库。

需要说明的是，本申请所涉及的账号信息和实体信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。