知识图谱画像从群体和个体的统计角度评估事件风险,而图谱则更进一步,从关系角度评估风险。知识图谱是由Google提出并应用于搜索引擎,后在多个领域广泛应用。交易作为社会行为,通过关系分析,能更精确了解其中的风险。例如,如果A是高风险用户,并且经常与B有交易关系,那么B的风险等级也会相应提高。图谱是一种语义网络,基于图的数据结构,由点和边组成。点表示实体如人、公司、电话、商品、地址,边表示实体间关系。支付风控类似于建立画像,需要支持各种实体和它们之间的关系,如人、机构、地区、日期、电话、手机号、设备、商品等。图谱数据源类似于画像,也需要有效的互联网数据和专业数据库支持,以提高数据质量和关系计算性能。
支付风控模型分析及其控制策略解析
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模型设计步骤:
数据准备: 收集用户的基本信息、信用历史、消费行为等数据。
特征工程: 对原始数据进行清洗、转换和筛选,构建特征变量。
变量筛选: 利用统计方法或机器学习算法筛选出对风险预测有显著影响的变量。
模型开发: 选择合适的模型算法,例如逻辑回归、决策树等,并进行训练和调优。
模型验证: 使用测试集数据评估模型的性能,例如AUC、KS值等指标。
模型部署: 将模型
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