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摘要：本发明公开了一种基于机器学习模型的高关联度群体账号识别方法和系统，涉及交易欺诈风险识别技术领域，方法包括：利用训练好的机器学习模型，计算疑似群体欺诈的交易账号与疑似群体欺诈的交易账号关联的每个交易账号之间的关联紧密度，利用关联紧密度阈值，筛选出疑似群体欺诈的交易账号关联的目标交易账号，并将目标交易账号作为疑似群体欺诈的交易账号进行迭代，得到多个目标交易账号；对疑似群体欺诈的交易账号和所有目标账号中是否存在群体欺诈的交易账号进行判定。本发明能够更全面地分析和识别完整的欺诈群体的交易账号的结构，能够更精准判断是否存在群体欺诈的交易账号。
主权项：1.一种基于机器学习模型的高关联度群体账号识别方法，其特征在于，包括：利用训练好的机器学习模型，计算疑似群体欺诈的交易账号与所述疑似群体欺诈的交易账号关联的每个交易账号之间的关联紧密度，利用关联紧密度阈值，筛选出所述疑似群体欺诈的交易账号关联的目标交易账号，并将目标交易账号作为所述疑似群体欺诈的交易账号进行迭代，得到多个目标交易账号；对所述疑似群体欺诈的交易账号和所有目标账号中是否存在群体欺诈的交易账号进行判定。
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百度查询： 中科聚信信息技术(北京)有限公司 基于机器学习模型的高关联度群体账号识别方法和系统
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