(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210601874.7 (22)申请日 2022.05.30 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 李慎刚　 (74)专利代理 机构 深圳市世联合知识产权代理 有限公司 4 4385 专利代理师 刘畅 (51)Int.Cl. G06Q 20/40(2012.01) G06F 16/36(2019.01) (54)发明名称 基于知识图谱的异常识别方法、 装置、 设备 及存储介质 (57)摘要 本申请涉及人工智能技术领域， 揭露了一种 基于知识图谱的异常识别方法、 装置、 设备及存 储介质， 所述方法包括： 获取待处理数据； 通过反 欺诈引擎， 对所述待处理数据进行分析， 得到第 一异常名单； 通过关系构建模型， 对所述待处理 数据进行知识图谱的构建， 得到对应的关系网 络； 基于所述关系网络， 利用异常识别模型进行 分析， 得到第二异常名单； 将所述第一异常名单 与第二异常名单进行比对， 得到最终名单， 并推 送至前端。 本申请提高了识别异常行为的准确率 以及效率。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 114971642 A 2022.08.30 CN 114971642 A 1.一种基于知识图谱的异常识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待处 理数据； 通过反欺诈引擎， 对所述待处 理数据进行分析， 得到第一异常名单； 通过关系构建模型， 对所述待处 理数据进行知识图谱的构建， 得到对应的关系网络； 基于所述关系网络， 利用异常识别模型进行分析， 得到第二异常名单； 将所述第一异常名单与第二异常名单进行比对， 得到最终名单， 并推送至前端。 2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的异常识别方法， 其特征在于， 所述获取待处理 数据包括： 向预设知识库发送调用请求， 所述调用请求携带验签令牌； 接收所述知识库返回的验签结果， 并在验签结果为通过时， 调用所述知识库中的待处 理数据， 所述验签结果 为所述知识库根据所述验签令牌进行RSA非对称加密方式验证得到 。 3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的异常识别方法， 其特征在于， 在所述获取待处 理数据之后， 还 包括： 对所述待处 理数据中的缺失数据和异常数据进行 热卡填充处理； 并对所述待处 理数据中的重复数据进行删除处 理。 4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的异常识别方法， 其特征在于， 在所述通过关系 构建模型， 对所述待处 理数据进行知识图谱的构建， 得到对应的关系网络之后， 还 包括： 利用特征提取模型， 对所述关系网络进行 特征提取， 得到图特 征； 通过利用数据分析引擎， 对所述图特征进行大数据分析， 得到异常数据， 并推送至前 端。 5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的异常识别方法， 其特征在于， 所述通过反欺诈 引擎， 对所述待处 理数据进行分析， 得到第一异常名单包括： 将所述待处 理数据输入反欺诈引擎， 其中， 所述反欺诈引擎设有 多条判断条件； 通过反欺诈引擎对所述待处 理数据进行多次校验分析， 得到所述第一异常名单。 6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的异常识别方法， 其特征在于， 所述通过关系构 建模型， 对所述待处 理数据进行知识图谱的构建， 得到对应的关系网络包括： 将所述待处理数据输入所述关系构建模型， 得到对应的三元组数据， 其中， 所述关系构 建模型基于Ber t‑LSTM‑Crf模型训练得到； 基于所述 三元组数据， 构建所述关系网络 。 7.根据权利要求1所述的基于知识图谱的异常识别方法， 其特征在于， 所述基于所述关 系网络， 利用异常识别模型进行分析， 得到第二异常名单包括： 通过将关系网络 输入至所述异常识别模型进行分析处 理， 得到异常子名单； 基于异常子名单， 对所述关系网络进行信息挖掘， 得到对应的异常行为； 基于所述异常行为以及异常子名单， 得到所述第二异常名单。 8.一种基于知识图谱的异常识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取待处 理数据； 第一分析模块， 用于通过反欺诈引擎， 对所述待处理数据进行分析， 得到第一异常名 单； 关系构建模块， 用于通过关系构建模型， 对所述待处理数据进行知识图谱的构建， 得到权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114971642 A 2对应的关系网络； 第二分析模块， 用于基于所述关系网络， 利用异常识别模型进行分析， 得到第 二异常名 单； 比对输出模块， 用于将所述第 一异常名单与第 二异常名单进行比对， 得到最终名单， 并 推送至前端。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 所述计算机设备包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有计算机可读指令， 所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权 利要求1至7中任一所述的基于知识图谱的异常识别方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 可读指令， 所述计算机可读指 令被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一所述的基于知 识图谱的异常识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114971642 A 3