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申请/专利权人：中国人民财产保险股份有限公司

摘要：本发明涉及一种团伙欺诈行为识别方法、系统及产品。该方法包括：获取出险案件的交易数据信息，并从所述交易数据信息中筛选风险数据，生成风险源；所述交易数据信息包括报案、查勘以及定损；根据所风险源构建基于风险源的关系图谱；根据所述关系图谱生成点属性特征相似度以及拓扑特征相似度；融合所述点属性特征相似度以及所述拓扑特征相似度，计算传导率；根据所述传导率确定污染范围；获取污染范围阈值，并通过对比所述污染范围以及所述污染范围阈值识别团伙欺诈行为。本发明能够减轻线下反欺诈案件稽查排查工作，实现保险反欺诈识别。

主权项：1.一种团伙欺诈行为识别方法，其特征在于，包括：获取出险案件的交易数据信息，并从所述交易数据信息中筛选风险数据，生成风险源；所述交易数据信息包括报案、查勘以及定损；根据所风险源构建基于风险源的关系图谱；根据所述关系图谱生成点属性特征相似度以及拓扑特征相似度，具体包括：根据所述关系图谱，基于lsh算法计算点属性特征相似度，具体包括：将所述关系图谱的关系数据转换成K-shingle集，生成特征矩阵；所述关系数据包括标的车承保车型与定损车型是否相同标志、定损方式以及事故被保险人1年内作为标的车驾驶员且标的车驾驶员与被保险人不同的出险事故数；根据所述特征矩阵，随机生成多个哈希函数，并根据最小哈希签名计算签名矩阵；根据所述签名矩阵，利用lsh算法生成所有的候选相似对；计算所有所述候选相似对的点属性特征相似度；其中，所述根据所述签名矩阵，利用lsh算法生成所有的候选相似对，具体包括：将所述签名矩阵划分成多个行；令每个行采用一个所述哈希函数对多个整数构成的列向量进行散列；若存在相似度高于设定相似度阈值的两个向量，将相似度高于设定相似度阈值的两个向量散列到同一个桶中，生成候选相似对；根据所述关系图谱，基于node2vec算法确定拓扑特征相似度，具体包括：利用node2vec算法调整随机游走的概率，根据宽度优先搜索方法进行采样，同时利用深度优先搜索方法进行扫描，再次调整随机游走的概率，获取所述关系图谱的拓扑特征向量；基于所述拓扑特征向量，采用lsh算法确定拓扑特征相似度；融合所述点属性特征相似度以及所述拓扑特征相似度，计算传导率，具体包括：基于欧氏距离计算方式、曼哈顿距离计算方式或余弦距离计算方式，将所述拓扑特征相似度和所述点属性特征相似度加权求和，确定传导率；根据所述传导率确定污染范围，具体包括：以风险源为起点计算度，得到路径的权重；计算通过路径的传导率与路径的权重计算波纹传导率；将同一度的波纹传导率的均值求和，确定污染范围；获取污染范围阈值，并通过对比所述污染范围以及所述污染范围阈值识别团伙欺诈行为。

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