技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本
申請涉及數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于時(shí)間的對象識(shí)別方法、裝置以及電子設(shè)備。
背景技術(shù)
[0002] 目前，在需要識(shí)別某個(gè)用戶的危險(xiǎn)程度的場景中，識(shí)別危險(xiǎn)程度的過程需要考慮很多方面。例如，借助個(gè)人歷史借貸表現(xiàn)、基本收入開支情況及人口統(tǒng)計(jì)信息等，來計(jì)算貸款個(gè)人的欺詐危險(xiǎn)程度。
[0003] 但是，在對多個(gè)用戶進(jìn)行欺詐危險(xiǎn)程度集群劃分的過程中，可能會(huì)因?yàn)槟扯螘r(shí)間某些用戶沒有聯(lián)系、沒有產(chǎn)生異常行為或產(chǎn)生少量個(gè)別聯(lián)系、產(chǎn)生少量個(gè)別異常行為等情況，而導(dǎo)致對用戶危險(xiǎn)程度的錯(cuò)誤識(shí)別，容易使用戶危險(xiǎn)程度的識(shí)別結(jié)果準(zhǔn)確度較低。
發(fā)明內(nèi)容
[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于時(shí)間的對象識(shí)別方法、裝置以及電子設(shè)備，以解決用戶危險(xiǎn)程度的識(shí)別結(jié)果準(zhǔn)確度較低的技術(shù)問題。
[0005] 第一方面，本申請
實(shí)施例提供了一種基于時(shí)間的對象識(shí)別方法，所述方法包括：
[0006] 確定截止至第一時(shí)刻多個(gè)樣本對象產(chǎn)生的第一行為數(shù)據(jù)；
[0007] 基于多個(gè)所述第一行為數(shù)據(jù)得到多個(gè)所述樣本對象的第一關(guān)系圖模型；
[0008] 根據(jù)多個(gè)所述樣本對象在所述第一時(shí)刻至第二時(shí)刻之間行為數(shù)據(jù)的變化信息，對所述第一關(guān)系圖模型中的社群分布數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得到第二關(guān)系圖模型；
[0009] 根據(jù)待識(shí)別對象的目標(biāo)行為數(shù)據(jù)，利用所述第二關(guān)系圖模型確定所述待識(shí)別對象所屬的目標(biāo)社群；
[0010] 根據(jù)所述目標(biāo)社群的危險(xiǎn)概率，識(shí)別所述待識(shí)別對象的危險(xiǎn)概率。
[0011] 在一個(gè)可能的實(shí)現(xiàn)中，在根據(jù)所述目標(biāo)社群的危險(xiǎn)概率，識(shí)別所述待識(shí)別對象的危險(xiǎn)概率的步驟之前，所述方法還包括：
[0012] 確定所述目標(biāo)社群在所述第一時(shí)刻至所述第二時(shí)刻之間產(chǎn)生的第二行為數(shù)據(jù)；
[0013] 根據(jù)所述目標(biāo)社群的歷史行為數(shù)據(jù)和所述第二行為數(shù)據(jù)，確定所述目標(biāo)社群的危險(xiǎn)概率；
[0014] 其中，所述第二行為數(shù)據(jù)包括下述任意一項(xiàng)或多項(xiàng)：
[0015] 貸款申請數(shù)量、貸款申請過程、待識(shí)別對象與所述目標(biāo)社群中樣本對象之間的聯(lián)系情況。
[0016] 在一個(gè)可能的實(shí)現(xiàn)中，所述行為數(shù)據(jù)的變化信息包括下述任意一項(xiàng)或多項(xiàng)：
[0017] 關(guān)系圖模型中的待新增
節(jié)點(diǎn)、待消除節(jié)點(diǎn)、待新增點(diǎn)間連接邊、待消除點(diǎn)間連接邊；
[0018] 其中，所述節(jié)點(diǎn)表示所述樣本對象，所述點(diǎn)間連接邊表示多個(gè)所述樣本對象之間的聯(lián)系數(shù)據(jù)。
[0019] 在一個(gè)可能的實(shí)現(xiàn)中，根據(jù)多個(gè)所述樣本對象在所述第一時(shí)刻至第二時(shí)刻之間行為數(shù)據(jù)的變化信息，對所述第一關(guān)系圖模型中的社群分布數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得到第二關(guān)系圖模型的步驟，包括：
[0020] 如果所述行為數(shù)據(jù)的變化信息為所述待新增節(jié)點(diǎn)或所述待新增點(diǎn)間連接邊，則在所述第一關(guān)系圖模型的社群分布數(shù)據(jù)中新增所述待新增節(jié)點(diǎn)或所述待新增點(diǎn)間連接邊，得到第二關(guān)系圖模型。
[0021] 在一個(gè)可能的實(shí)現(xiàn)中，還包括：
[0022] 判斷新增的所述待新增點(diǎn)間連接邊對應(yīng)的聯(lián)系數(shù)據(jù)，是否為所述第一時(shí)刻之后新產(chǎn)生的聯(lián)系數(shù)據(jù)；
[0023] 若否，則在所述第二關(guān)系圖模型中將新增的所述待新增點(diǎn)間連接邊刪除。
[0024] 在一個(gè)可能的實(shí)現(xiàn)中，所述待消除節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的樣本對象為在第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)沒有產(chǎn)生行為數(shù)據(jù)的樣本對象；
[0025] 所述待消除點(diǎn)間連接邊為對應(yīng)的兩個(gè)樣本對象之間在第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)沒有產(chǎn)生聯(lián)系數(shù)據(jù)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的連接邊。
[0026] 在一個(gè)可能的實(shí)現(xiàn)中，根據(jù)多個(gè)所述樣本對象在所述第一時(shí)刻至第二時(shí)刻之間行為數(shù)據(jù)的變化信息，對所述第一關(guān)系圖模型中的社群分布數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得到第二關(guān)系圖模型的步驟，包括：
[0027] 如果所述行為數(shù)據(jù)的變化信息為所述待消除節(jié)點(diǎn)或所述待消除點(diǎn)間連接邊，則在所述第一關(guān)系圖模型的社群分布數(shù)據(jù)中對所述待消除節(jié)點(diǎn)或所述待消除點(diǎn)間連接邊進(jìn)行衰減處理，得到第二關(guān)系圖模型。
[0028] 第二方面，提供了一種基于時(shí)間的對象識(shí)別裝置，所述裝置包括：
[0029] 第一確定模
塊，用于確定截止至第一時(shí)刻多個(gè)樣本對象產(chǎn)生的第一行為數(shù)據(jù)；
[0030] 獲取模塊，用于基于多個(gè)所述第一行為數(shù)據(jù)得到多個(gè)所述樣本對象的第一關(guān)系圖模型；
[0031] 更新模塊，用于根據(jù)多個(gè)所述樣本對象在所述第一時(shí)刻至第二時(shí)刻之間行為數(shù)據(jù)的變化信息，對所述第一關(guān)系圖模型中的社群分布數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得到第二關(guān)系圖模型；
[0032] 第二確定模塊，用于根據(jù)待識(shí)別對象的目標(biāo)行為數(shù)據(jù)，利用所述第二關(guān)系圖模型確定所述待識(shí)別對象所屬的目標(biāo)社群；
[0033] 識(shí)別模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)社群的危險(xiǎn)概率，識(shí)別所述待識(shí)別對象的危險(xiǎn)概率。
[0034] 第三方面，本申請實(shí)施例又提供了一種電子設(shè)備，包括
存儲(chǔ)器、處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可在所述處理器上運(yùn)行的
計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的第一方面所述方法。
[0035] 第四方面，本申請實(shí)施例又提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有機(jī)器可運(yùn)行指令，所述計(jì)算機(jī)可運(yùn)行指令在被處理器調(diào)用和運(yùn)行時(shí)，所述計(jì)算機(jī)可運(yùn)行指令促使所述處理器運(yùn)行上述的第一方面所述方法。
[0036] 本申請實(shí)施例帶來了以下有益效果：
[0037] 本申請實(shí)施例提供的一種基于時(shí)間的對象識(shí)別方法、裝置以及電子設(shè)備，能夠確定截止至第一時(shí)刻多個(gè)樣本對象產(chǎn)生的第一行為數(shù)據(jù)，再基于多個(gè)所述第一行為數(shù)據(jù)得到多個(gè)所述樣本對象的第一關(guān)系圖模型，然后根據(jù)多個(gè)所述樣本對象在所述第一時(shí)刻至第二時(shí)刻之間行為數(shù)據(jù)的變化信息來對所述第一關(guān)系圖模型中的社群分布數(shù)據(jù)進(jìn)行更新從而得到第二關(guān)系圖模型，之后在根據(jù)待識(shí)別對象的目標(biāo)行為數(shù)據(jù)利用所述第二關(guān)系圖模型確定所述待識(shí)別對象所屬的目標(biāo)社群，以根據(jù)所述目標(biāo)社群的危險(xiǎn)概率，識(shí)別所述待識(shí)別對象的危險(xiǎn)概率，本方案中，考慮了行為的時(shí)效性以及時(shí)間對行為數(shù)據(jù)變化產(chǎn)生的影響，例如聯(lián)系強(qiáng)度隨時(shí)間遞減等變化情況，通過時(shí)間方面的行為變化分析能夠使最終得到的第二關(guān)系圖模型的社群分布數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確且更加全面合理，以提高待識(shí)別對象危險(xiǎn)程度識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性。
[0038] 為使本申請的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉較佳實(shí)施例，并配合所附
附圖，作詳細(xì)說明如下。
附圖說明
[0039] 為了更清楚地說明本申請具體實(shí)施方式或
現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對具體實(shí)施方式或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本申請的一些實(shí)施方式，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0040] 圖1為本申請實(shí)施例提供的一種基于時(shí)間的對象識(shí)別方法的
流程圖示意圖；
[0041] 圖2為本申請實(shí)施例提供的一種基于時(shí)間的對象識(shí)別方法的另一流程圖示意圖；
[0042] 圖3為本申請實(shí)施例提供的一種基于時(shí)間的對象識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0043] 圖4為示出了本申請實(shí)施例所提供的一種電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施方式
[0044] 為使本申請實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本申請的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本申請一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒旧暾堉械膶?shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本申請保護(hù)的范圍。
[0045] 本申請實(shí)施例中所提到的術(shù)語“包括”和“具有”以及它們的任何
變形，意圖在于
覆蓋不排他的包含。例如包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備沒有限定于已列出的步驟或單元，而是可選地還包括其他沒有列出的步驟或單元，或可選地還包括對于這些過程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。
[0046] 目前，真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)中，如果在一段時(shí)間內(nèi)沒有再次聯(lián)系，兩個(gè)人之間的關(guān)系強(qiáng)度是會(huì)隨著時(shí)間遞減的，最終關(guān)系鏈接聯(lián)系應(yīng)該斷開。但是這樣會(huì)影響對這些人的真實(shí)識(shí)別結(jié)果。
[0047] 基于此，本申請實(shí)施例提供了一種基于時(shí)間的對象識(shí)別方法、裝置以及電子設(shè)備。通過該方法可以解決用戶危險(xiǎn)程度的識(shí)別結(jié)果準(zhǔn)確度較低的技術(shù)問題。
[0048] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明實(shí)施例進(jìn)行進(jìn)一步地介紹。
[0049] 圖1為本申請實(shí)施例提供的一種基于時(shí)間的對象識(shí)別方法的流程示意圖。如圖1所示，該方法包括：
[0050] S110，確定截止至第一時(shí)刻多個(gè)樣本對象產(chǎn)生的第一行為數(shù)據(jù)。
[0051] 需要說明的是，樣本對象可以為用戶。本步驟中，可以確定這些用戶在截止至第一時(shí)刻之前所產(chǎn)生的第一行為數(shù)據(jù)，例如用戶之間的聯(lián)系行為、用戶的借貸行為、用戶的還款逾期行為等。
[0052] S120，基于多個(gè)第一行為數(shù)據(jù)得到多個(gè)樣本對象的第一關(guān)系圖模型。
[0053] 其中，該第一關(guān)系圖模型表示了上述這些用戶之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。本步驟中，能夠得到第一時(shí)刻時(shí)間點(diǎn)的用戶所屬社群分布情況。
[0054] S130，根據(jù)多個(gè)樣本對象在第一時(shí)刻至第二時(shí)刻之間行為數(shù)據(jù)的變化信息，對第一關(guān)系圖模型中的社群分布數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得到第二關(guān)系圖模型。
[0055] 需要說明的是，行為數(shù)據(jù)的變化信息可以包括多方面的內(nèi)容，例如，用戶之間聯(lián)系情況的變化信息、用戶借貸情況的變化信息、用戶還款情況的變化信息等。
[0056] S140，根據(jù)待識(shí)別對象的目標(biāo)行為數(shù)據(jù)，利用第二關(guān)系圖模型確定待識(shí)別對象所屬的目標(biāo)社群。
[0057] 其中，待識(shí)別對象的目標(biāo)行為數(shù)據(jù)可以為待識(shí)別用戶與其他用戶之間的聯(lián)系行為、待識(shí)別用戶的借貸行為、待識(shí)別用戶的還款逾期行為等。
[0058] 需要說明的是，目標(biāo)社群是第二關(guān)系圖模型中的某個(gè)社群。本步驟中，根據(jù)待識(shí)別用戶的多方面行為，從第二關(guān)系圖模型中的多個(gè)社群中確定待識(shí)別用戶所屬的社群。
[0059] S150，根據(jù)目標(biāo)社群的危險(xiǎn)概率，識(shí)別待識(shí)別對象的危險(xiǎn)概率。
[0060] 通過提供基于時(shí)間的對象識(shí)別方法，考慮了時(shí)間對樣本對象之間聯(lián)系情況、貸款行為等方面的影響，例如，該影響可能會(huì)造成當(dāng)用戶手機(jī)進(jìn)行更換，新手機(jī)號(hào)所有人被錯(cuò)誤地并入社群中，從而造成計(jì)算偏差。
[0061] 本申請實(shí)施例提供的基于時(shí)間的對象識(shí)別方法更加適合對時(shí)效性較為敏感的場景，能夠考慮到聯(lián)系強(qiáng)度隨時(shí)間遞減以及行為時(shí)效性。例如款人社會(huì)關(guān)系會(huì)借隨著時(shí)間推移而改變。再例如，通過基于時(shí)間的對象識(shí)別方法能夠挖掘出潛在欺詐團(tuán)伙，識(shí)別資料
包裝客戶，過濾高危社群，降低車貸中團(tuán)伙欺詐帶來的巨大資金資產(chǎn)損失。因此，通過時(shí)間序列分析能夠快速發(fā)現(xiàn)異常行為和異常點(diǎn)，幫助在資產(chǎn)監(jiān)控中及時(shí)預(yù)測借款人的高危行為。而且，還能夠?qū)?a href='/zhuanli/list-18290-1.html' target='_blank'>申請人的關(guān)系網(wǎng)進(jìn)行回溯。
[0062] 下面對上述步驟進(jìn)行詳細(xì)介紹。
[0063] 在一些實(shí)施例中，在步驟S150之前，該方法還可以包括以下步驟：
[0064] 步驟a，確定目標(biāo)社群在第一時(shí)刻至第二時(shí)刻之間產(chǎn)生的第二行為數(shù)據(jù)。
[0065] 步驟b，根據(jù)目標(biāo)社群的歷史行為數(shù)據(jù)和第二行為數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)社群的危險(xiǎn)概率。
[0066] 其中，第二行為數(shù)據(jù)包括下述任意一項(xiàng)或多項(xiàng)：
[0067] 貸款申請數(shù)量、貸款申請過程、待識(shí)別對象與目標(biāo)社群中樣本對象之間的聯(lián)系情況。
[0068] 例如，團(tuán)伙欺詐
風(fēng)險(xiǎn)分析過程中，分析申請人與各群體的聯(lián)系情況，而后需要判斷出與申請人有聯(lián)系的某群體是否在短時(shí)間內(nèi)存在大量申請，或異常申請，從而能夠更加全面、精確的識(shí)別出團(tuán)體欺詐的風(fēng)險(xiǎn)。
[0069] 在一些實(shí)施例中，行為數(shù)據(jù)的變化信息包括下述任意一項(xiàng)或多項(xiàng)：
[0070] 關(guān)系圖模型中的待新增節(jié)點(diǎn)、待消除節(jié)點(diǎn)、待新增點(diǎn)間連接邊、待消除點(diǎn)間連接邊；其中，節(jié)點(diǎn)表示樣本對象，點(diǎn)間連接邊表示多個(gè)樣本對象之間的聯(lián)系數(shù)據(jù)。
[0071] 通過新增樣本對象、消除樣本對象、新增樣本對象之間的聯(lián)系、消除樣本對象之間的聯(lián)系等多種行為數(shù)據(jù)的變化信息，可以對第一時(shí)刻至第二時(shí)刻之間行為數(shù)據(jù)的變化情況進(jìn)行更加綜合的分析，使行為數(shù)據(jù)的變化信息更加全面，減少數(shù)據(jù)變化遺漏的情況。
[0072] 在一些實(shí)施例中，上述步驟S130可以包括如下步驟：
[0073] 如果行為數(shù)據(jù)的變化信息為待新增節(jié)點(diǎn)或待新增點(diǎn)間連接邊，則在第一關(guān)系圖模型的社群分布數(shù)據(jù)中新增待新增節(jié)點(diǎn)或待新增點(diǎn)間連接邊，得到第二關(guān)系圖模型。
[0074] 示例性的，如圖2所示，可以對時(shí)間點(diǎn)T1進(jìn)行分析，通過TT＝T1-T0的方式分析計(jì)算出從T0至T1中新增節(jié)點(diǎn)以及新增點(diǎn)間連接邊等差異情況，以使更新T0圖變?yōu)門1的更新結(jié)果數(shù)據(jù)更加精確。
[0075] 在一些實(shí)施例中，該方法還可以包括以下步驟：
[0076] 判斷新增的待新增點(diǎn)間連接邊對應(yīng)的聯(lián)系數(shù)據(jù)，是否為第一時(shí)刻之后新產(chǎn)生的聯(lián)系數(shù)據(jù)；
[0077] 若否，則在第二關(guān)系圖模型中將新增的待新增點(diǎn)間連接邊刪除。
[0078] 例如，可以預(yù)先設(shè)定時(shí)間
閾值delta，假設(shè)時(shí)間閾值delta為2，當(dāng)計(jì)算T2時(shí)間點(diǎn)時(shí)考慮關(guān)系圖中所有的節(jié)點(diǎn)和點(diǎn)間連接邊的加入時(shí)間，如果該時(shí)間為T0或T0之前，則刪除該節(jié)點(diǎn)和點(diǎn)間連接邊。
[0079] 通過對第一時(shí)刻之前產(chǎn)生的聯(lián)系數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾刪除的過程，能夠使第二關(guān)系圖模型中的數(shù)據(jù)更加精確，減少第二關(guān)系圖模型中混入第一時(shí)刻之前錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的情況。
[0080] 在一些實(shí)施例中，待消除節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的樣本對象為在第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)沒有產(chǎn)生行為數(shù)據(jù)的樣本對象；
[0081] 待消除點(diǎn)間連接邊為對應(yīng)的兩個(gè)樣本對象之間在第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)沒有產(chǎn)生聯(lián)系數(shù)據(jù)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的連接邊。
[0082] 待消除節(jié)點(diǎn)可以指的是在預(yù)設(shè)的長時(shí)間內(nèi)沒有產(chǎn)生任何聯(lián)系行為的用戶，待消除點(diǎn)間連接邊可以指的是在預(yù)設(shè)的長時(shí)間內(nèi)相互之間沒有產(chǎn)生任何聯(lián)系行為的兩個(gè)用戶。
[0083] 通過第一預(yù)設(shè)時(shí)間段和第二預(yù)設(shè)時(shí)間段的設(shè)定和對比，可以為待消除節(jié)點(diǎn)和待消除點(diǎn)間連接邊設(shè)定出個(gè)消除標(biāo)準(zhǔn)，即只有在預(yù)設(shè)的時(shí)間段內(nèi)沒有產(chǎn)生聯(lián)系的節(jié)點(diǎn)或連接邊才需要消除，使消除的更新過程更加精確以及合理。
[0084] 在一些實(shí)施例中，上述步驟S130可以包括如下步驟：
[0085] 如果行為數(shù)據(jù)的變化信息為待消除節(jié)點(diǎn)或待消除點(diǎn)間連接邊，則在第一關(guān)系圖模型的社群分布數(shù)據(jù)中對待消除節(jié)點(diǎn)或待消除點(diǎn)間連接邊進(jìn)行衰減處理，得到第二關(guān)系圖模型。
[0086] 例如，如圖2所示，可以對時(shí)間點(diǎn)T1進(jìn)行分析，通過TT＝T1-T0的方式分析計(jì)算出從T0至T1中消除節(jié)點(diǎn)和消除點(diǎn)間連接邊等差異情況，以使更新T0圖變?yōu)門1的更新結(jié)果數(shù)據(jù)更加精確。
[0087] 圖3提供了一種基于時(shí)間的對象識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖3所示，基于時(shí)間的對象識(shí)別裝置300包括：
[0088] 第一確定模塊301，用于確定截止至第一時(shí)刻多個(gè)樣本對象產(chǎn)生的第一行為數(shù)據(jù)；
[0089] 獲取模塊302，用于基于多個(gè)第一行為數(shù)據(jù)得到多個(gè)樣本對象的第一關(guān)系圖模型；
[0090] 更新模塊303，用于根據(jù)多個(gè)樣本對象在第一時(shí)刻至第二時(shí)刻之間行為數(shù)據(jù)的變化信息，對第一關(guān)系圖模型中的社群分布數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得到第二關(guān)系圖模型；
[0091] 第二確定模塊304，用于根據(jù)待識(shí)別對象的目標(biāo)行為數(shù)據(jù)，利用第二關(guān)系圖模型確定待識(shí)別對象所屬的目標(biāo)社群；
[0092] 識(shí)別模塊305，用于根據(jù)目標(biāo)社群的危險(xiǎn)概率，識(shí)別待識(shí)別對象的危險(xiǎn)概率。
[0093] 在一些實(shí)施例中，該裝置還包括：
[0094] 第三確定模塊，用于確定目標(biāo)社群在第一時(shí)刻至第二時(shí)刻之間產(chǎn)生的第二行為數(shù)據(jù)；
[0095] 第四確定模塊，用于根據(jù)目標(biāo)社群的歷史行為數(shù)據(jù)和第二行為數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)社群的危險(xiǎn)概率；
[0096] 其中，第二行為數(shù)據(jù)包括下述任意一項(xiàng)或多項(xiàng)：
[0097] 貸款申請數(shù)量、貸款申請過程、待識(shí)別對象與目標(biāo)社群中樣本對象之間的聯(lián)系情況。
[0098] 在一些實(shí)施例中，行為數(shù)據(jù)的變化信息包括下述任意一項(xiàng)或多項(xiàng)：
[0099] 關(guān)系圖模型中的待新增節(jié)點(diǎn)、待消除節(jié)點(diǎn)、待新增點(diǎn)間連接邊、待消除點(diǎn)間連接邊；
[0100] 其中，節(jié)點(diǎn)表示樣本對象，點(diǎn)間連接邊表示多個(gè)樣本對象之間的聯(lián)系數(shù)據(jù)。
[0101] 在一些實(shí)施例中，更新模塊303具體用于：
[0102] 如果行為數(shù)據(jù)的變化信息為待新增節(jié)點(diǎn)或待新增點(diǎn)間連接邊，則在第一關(guān)系圖模型的社群分布數(shù)據(jù)中新增待新增節(jié)點(diǎn)或待新增點(diǎn)間連接邊，得到第二關(guān)系圖模型。
[0103] 在一些實(shí)施例中，該裝置還包括：
[0104] 判斷模塊，用于判斷新增的待新增點(diǎn)間連接邊對應(yīng)的聯(lián)系數(shù)據(jù)，是否為第一時(shí)刻之后新產(chǎn)生的聯(lián)系數(shù)據(jù)；
[0105] 刪除模塊，用于若否，則在第二關(guān)系圖模型中將新增的待新增點(diǎn)間連接邊刪除。
[0106] 在一些實(shí)施例中，待消除節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的樣本對象為在第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)沒有產(chǎn)生行為數(shù)據(jù)的樣本對象；
[0107] 待消除點(diǎn)間連接邊為對應(yīng)的兩個(gè)樣本對象之間在第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)沒有產(chǎn)生聯(lián)系數(shù)據(jù)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的連接邊。
[0108] 在一些實(shí)施例中，更新模塊303具體用于：
[0109] 如果行為數(shù)據(jù)的變化信息為待消除節(jié)點(diǎn)或待消除點(diǎn)間連接邊，則在第一關(guān)系圖模型的社群分布數(shù)據(jù)中對待消除節(jié)點(diǎn)或待消除點(diǎn)間連接邊進(jìn)行衰減處理，得到第二關(guān)系圖模型。
[0110] 本申請實(shí)施例提供的基于時(shí)間的對象識(shí)別裝置，與上述實(shí)施例提供的基于時(shí)間的對象識(shí)別方法具有相同的技術(shù)特征，所以也能解決相同的技術(shù)問題，達(dá)到相同的技術(shù)效果。
[0111] 如圖4所示，本申請實(shí)施例提供的一種電子設(shè)備400，包括：處理器401、存儲(chǔ)器402和總線，所述存儲(chǔ)器402存儲(chǔ)有所述處理器401可執(zhí)行的機(jī)器可讀指令，當(dāng)電子設(shè)備運(yùn)行時(shí)，所述處理器401與所述存儲(chǔ)器402之間通過總線通信，所述處理器401執(zhí)行所述機(jī)器可讀指令，以執(zhí)行如上述基于時(shí)間的對象識(shí)別方法的步驟。
[0112] 具體地，上述存儲(chǔ)器402和處理器401能夠?yàn)橥ㄓ玫拇鎯?chǔ)器和處理器，這里不做具體限定，當(dāng)處理器401運(yùn)行存儲(chǔ)器402存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序時(shí)，能夠執(zhí)行上述基于時(shí)間的對象識(shí)別方法。
[0113] 對應(yīng)于上述基于時(shí)間的對象識(shí)別方法，本申請實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有機(jī)器可運(yùn)行指令，所述計(jì)算機(jī)可運(yùn)行指令在被處理器調(diào)用和運(yùn)行時(shí)，所述計(jì)算機(jī)可運(yùn)行指令促使所述處理器運(yùn)行上述基于時(shí)間的對象識(shí)別方法的步驟。
[0114] 最后應(yīng)說明的是：以上各實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述各實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行
修改，或者對其中部分或者全部技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的范圍。
