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申请/专利权人：神州数码系统集成服务有限公司

摘要：本发明属于金融信息及数据处理技术领域，公开了一种二手车融资担保信息识别方法、系统及介质，所述二手车融资担保信息识别方法收集贷款申请人基础信息数据和关系数据，运用信息网络技术对贷款申请人的信息进行分析，构建关系知识图谱；并利用图卷积神经网络建立贷款申请的欺诈识别模型，对是否属于欺诈贷款申请进行识别。所述贷款申请人基础信息数据包括：申请用户提供的基本信息、征信信息、本机构和其他机构的历史信息，构建每个申请用户的综合数据集。本发明降低了对特征选择的敏感性，提高了实施的容易性，同时此方法具有更高的准确性，从而帮助金融更快更准的识别欺诈贷款申请。

主权项：1.一种二手车融资担保信息识别方法，其特征在于，所述二手车融资担保信息识别方法包括：根据收集到的贷款申请人基础信息数据、关系数据和车辆信息数据进行关系知识图谱的本体设计，构建关系知识图谱，并利用图卷积神经网络建立关系知识图谱中图节点的向量表示学习模型，基于图节点的向量表示定义贷款申请的欺诈识别规则，对是否属于欺诈贷款申请进行识别；所述二手车融资担保信息识别方法包括以下步骤：第一步，收集申请用户提供的基本信息、征信信息、本机构和其他机构的历史信息，综合构建每个申请用户的综合数据集；第二步，构建知识图谱，将申请人的联系方式作为图节点，申请人和其他人或者其他机构用边相连，表示申请人与其存在关系，同时将用户的基本信息和其他行为信息作为节点的属性数据；第三步，基于申请人的知识图谱，利用申请人的基本信息、行为信息和其他信息对网络节点进行初始化向量表示；利用图卷积算子对向量进行非线性变化；利用定义的损失函数和随机梯度下降方法对变化后的向量进行监督约束，得到学习好的节点向量化表示；第四步，计算节点向量和图向量的相似度，将相似度小于0.5的节点输出为欺诈节点；所述第三步具体包括：1图节点向量初始化，选取节点的有效信息如下：客户月收入、年龄、身份证关联的手机号个数、民族、征信是否白户等效的信息，然后对有效信息按照公式 进行归一化处理，最后按照公式ai＝δi，δ2，...，δm得到节点的向量初始化表示；其中δj代表信息j的归一化之后的数值，xj代表信息j的归一化之前的数值，min·代表计算最小值，max·代表计算最大值，n代表关系知识图谱中的节点总数，ai代表关系知识图谱节点i的向量初始化表示，m代表有效信息的数据类型总数；2用图卷积算子对向量进行非线性变化，图卷积算子定义公式 和所示；其中gi代表节点i在第l层转换后的向量表示，aj代表邻居节点的向量表示，fj代表转换函数，σ为算子的激活函数，cij代表节点i的度数，Ni代表节点i的邻居，包含自身，代表节点j在l层的向量表示，代表转换算子需要学习的参数矩阵；3利用定义的损失函数和随机梯度下降方法对变化后的向量进行监督约束；使用公式 和所示的损失函数，利用梯度下降的方法优化模型的参数；其中q，代表图的向量表示，代表图的向量标书的指数转换，gi和gj分别代表欺诈节点i和正常节点j的向量化表示，yi，yj分别代表节点i，j的真实标签值；所述第四步计算节点向量和图向量的相似度，将相似度小于0.5的节点输出为欺诈节点，相似度计算公式 其中si代表节点向量和图向量的相似度，q和gi分别代表图向量和节点i的向量，‖q‖和‖gi‖分别代表图向量范数和节点i的向量范数。

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