CN113643033B - 一种用于大数据风控分析的信息处理方法及服务器 - Google Patents

Abstract

本申请涉及涉及用于大数据风控分析的信息处理方法及服务器，由于采用支付服务会话进行匹配关联继而根据进行匹配关联继而根据行为表达关联情况生成针对信息威胁防护的预处理结果，这样可以在一定程度上削减会话记录中的会话数目，从而提高会话关联匹配质量和预处理质量，且支付服务会话所对应的支付场景所涉及的类型较多，因此能够提高不同支付服务会话之间的关联效果和匹配效果，继而确保得到的针对信息威胁防护的预处理结果能够从整体层面完整且准确地反映不同支付服务会话的特征关联情况，这样可以确保信息威胁防护预处理的可信度，保证预处理结果的质量，使得后续通过预处理结果进行信息威胁检测时能够具有更高的精度和可信度。

Description

一种用于大数据风控分析的信息处理方法及服务器

技术领域

本申请实施例涉及大数据和风控分析技术领域，具体涉及一种用于大数据风控分析的信息处理方法及服务器。

背景技术

现目前，随着互联网的爆发式发展，在线支付的应用越来越广泛，极大地方便了个人和企业的日常生产生活。在次基础上，针对在线支付的信息安防处理和风控处理成为现阶段所关注的热点。随着大数据的不断发展，大数据+风控的智能化处理模式能够在一定程度上实现针对在线支付的信息安防处理和风控处理。然而在实际应用时发明人发现，相关的大数据风控分析技术往往在威胁检测阶段存在精度和可信度低下的问题，究其原因，是由于威胁检测阶段的分析依据的低质量。进一步地，发明人还发现，威胁检测阶段的分析依据的质量通常与会话信息的预处理高度相关，因此，如何确保预处理结果的质量是现目前需要改善的一个技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种用于大数据风控分析的信息处理方法及服务器。

本申请实施例提供了一种用于大数据风控分析的信息处理方法，应用于风控预处理服务器，所述风控预处理服务器与风控请求端通信连接，所述风控预处理服务器在接收到所述风控请求端的预处理请求时所执行的用于大数据风控分析的信息处理方法至少包括如下步骤：获得支付服务会话记录中的支付服务会话的第一互动行为表达；基于所述第一互动行为表达确定所述支付服务会话记录中的至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况；其中，所述会话二元组涵盖第一互动行为表达存在关联的两个支付服务会话，所述行为表达关联情况用于表征两个支付服务会话的第一互动行为表达之间的上下文配对结果；基于所述至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况生成针对信息威胁防护的预处理结果。

在一些可独立实施的技术方案中，所述获得支付服务会话记录中的支付服务会话的第一互动行为表达，包括：确定所述支付服务会话所对应的多个场景型互动会话，其中，多个场景型互动会话对应的支付场景的汇总结果为支付服务会话所对应的支付场景；获得所述多个场景型互动会话中的至少一个场景型互动会话的第二互动行为表达；基于所述场景型互动会话的第二互动行为表达确定所述支付服务会话的对应会话环节的第一局部互动行为表达，其中，所述场景型互动会话与所述支付服务会话的对应会话环节对应相同的支付场景；根据至少一个所述第一局部互动行为表达确定所述支付服务会话的第一互动行为表达。

在一些可独立实施的技术方案中，所述确定所述支付服务会话所对应的多个场景型互动会话，包括：获得所述支付服务会话所对应的风控参考会话，并确定支付服务会话的会话消息标签与风控参考会话的参考标签之间的第一迁移变换情况；基于所述风控参考会话确定多个场景型互动会话，并确定场景型互动会话的会话消息标签与风控参考会话的参考标签之间的第二迁移变换情况，其中，所述多个场景型互动会话对应的感兴趣会话的汇总结果为风控参考会话；基于所述第一迁移变换情况和所述第二迁移变换情况确定支付服务会话的会话消息标签与场景型互动会话的会话消息标签之间的第三迁移变换情况，并根据支付服务会话的会话消息的消息特征和所述第三迁移变换情况确定场景型互动会话的会话消息的消息特征。

在一些可独立实施的技术方案中，所述场景型互动会话的第二互动行为表达包括第二互动行为关键内容和所对应的第二隐含特征；所述基于所述场景型互动会话的第二互动行为表达确定所述支付服务会话的对应会话环节的第一局部互动行为表达，包括：基于所述场景型互动会话的第二互动行为关键内容的标签和所述第三迁移变换情况确定所述支付服务会话的第一互动行为关键内容的标签；基于所述场景型互动会话的第二互动行为关键内容所对应的第二隐含特征确定所述支付服务会话的第一互动行为关键内容所对应的第一隐含特征。

在一些可独立实施的技术方案中，所述第一互动行为表达包括第一互动行为关键内容和所对应的第一隐含特征；所述基于所述第一互动行为表达确定所述支付服务会话记录中的至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况，包括：通过每个支付服务会话与所对应的待进行关联的支付服务会话确定多个会话二元组；通过每个所述会话二元组的两个支付服务会话的第一隐含特征确定多组关键内容集，其中，每组所述关键内容集包括两个存在联系且分别归属两个支付服务会话的第一互动行为关键内容；基于所述多组关键内容集确定第一特征切换策略，并通过所述第一特征切换策略对所述多组关键内容集进行清洗，得到所述会话二元组所对应的行为表达关联情况。

在一些可独立实施的技术方案中，所述通过每个所述会话二元组的两个支付服务会话的第一隐含特征确定多组关键内容集后，还包括：获得每个所述会话二元组的两个支付服务会话的关键内容集的数目；清洗关键内容集的数目满足设定的第一要求的会话二元组。

在一些可独立实施的技术方案中，基于所述多组关键内容集确定第一特征切换策略，包括：基于所述关键内容集中的两个第一互动行为关键内容的特征偏移确定所述关键内容集的特征偏移，其中，所述第一互动行为关键内容的特征偏移为所述第一互动行为关键内容所对应的风控参考会话的感兴趣会话与风控参考会话的热点消息的主题比较结果和设定判定结果间的差别情况；以所对应的所述关键内容集的特征偏移为质量评价，反复基于设定数量的所述关键内容集确定特征切换策略；确定每个所述特征切换策略所对应的目标内容集的数目，并确定目标内容集的数目最多的特征切换策略为所述第一特征切换策略。

在一些可独立实施的技术方案中，所述确定每个所述特征切换策略所对应的目标内容集的数目，包括：基于所述特征切换策略确定所述会话二元组的每组关键内容集的特征偏移；确定所述特征偏移满足设定的第二要求的关键内容集为目标内容集；根据所有目标内容集确定所述特征切换策略所对应的目标内容集的数目。

在一些可独立实施的技术方案中，所述通过所述第一特征切换策略对多组关键内容集进行清洗，包括：基于所述第一特征切换策略确定所述会话二元组的每组关键内容集的特征偏移；清洗所述特征偏移满足设定的第三要求的关键内容集。

在一些可独立实施的技术方案中，还包括：获得所述会话二元组的关键内容集的两个第一互动行为关键内容在所绑定的支付服务会话的标签；基于所述支付服务会话所对应的第三迁移变换情况以及所述支付服务会话中的归属关键内容集的第一互动行为关键内容的标签，确定与关键内容集存在联系的场景型互动会话，其中，所述与关键内容集存在联系的场景型互动会话为存在与归属关键内容集的第一互动行为关键内容相匹配的第二互动行为关键内容的场景型互动会话；通过所述与关键内容集存在联系的场景型互动会话对所述会话二元组进行清洗。

在一些可独立实施的技术方案中，所述通过所述与关键内容集存在联系的场景型互动会话对所述会话二元组进行清洗，包括：响应于所述会话二元组的至少一个支付服务会话所对应的与关键内容集存在联系的场景型互动会话为存在时序不间断性的多个会话，且所述存在时序不间断性的多个会话的数目小于设定的清洗触发值，清洗所述会话二元组。

在一些可独立实施的技术方案中，所述基于所述至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况生成针对信息威胁防护的预处理结果，包括：按照设定的默认要求和每个会话二元组的关键内容集及第一特征切换策略确定一个会话二元组为原始会话二元组，并确定所述原始会话二元组的每个支付服务会话的采集线程状态，以及将所述原始会话二元组的第一关键内容集进行全局化，形成原始全局内容集；反复基于第一全局内容集所对应的第一互动行为关键内容和每个未处理会话的第一互动行为关键内容之间的指示情况，确定一个未处理会话为目标会话，直到支付服务会话记录中的每个支付服务会话皆是已处理会话，其中，所述未处理会话为全部第一互动行为关键内容皆未全局化的支付服务会话，所述已处理会话为存在第一互动行为关键内容被全局化的支付服务会话，所述第一全局内容集涵盖所述原始全局内容集，或涵盖所述原始全局内容集和所述已处理会话的第一互动行为关键内容全局化形成的全局内容集；在每一次完成对目标会话的确定的前提下，确定所述目标会话的采集线程状态，并将所述目标会话的第一互动行为关键内容进行全局化以生成所对应的全局内容集，以及将已处理会话的第三互动行为关键内容进行全局化以生成所对应的全局内容集，所述第三互动行为关键内容为所述已处理会话中与所述目标会话的第一互动行为关键内容存在关联的第一互动行为关键内容。

在一些可独立实施的技术方案中，所述按照设定的默认要求和每个会话二元组的关键内容集及第一特征切换策略确定一个会话二元组为原始会话二元组，包括：依据关键内容集的数目降序的顺序逐一挑选会话二元组，每次挑选会话二元组后均基于所述关键内容集及所述第一特征切换策略，确定所述会话二元组是否达到所述默认要求，直到挑选的会话二元组达到所述默认要求，确定挑选的会话二元组为原始会话二元组。

在一些可独立实施的技术方案中，所述基于所述关键内容集及所述第一特征切换策略，确定所述会话二元组是否达到所述默认要求，包括：基于所述会话二元组的第一特征切换策略确定至少一组特征切换指示，并针对每组特征切换指示分别全局化关键内容集的互动行为关键内容，以生成各组特征切换指示所对应的全局内容集，以及根据各组全局内容集的内容变换损失和全局化约束信息清洗所述全局内容集，其中，所述特征切换指示包括更新指示和对换指示；响应于数目最多的一组全局内容集的数目大于设定的第一设定数目，确定所对应的特征切换指示为第一特征切换指示；从批量确定得到的特征切换策略中挑选目标内容集的数目大于或等于内容集判定值的特征切换策略，分别通过每个特征切换策略确定至少一组特征切换指示，并针对每组特征切换指示分别全局化关键内容集的互动行为关键内容，以生成各组特征切换指示所对应的全局内容集，以及根据各组全局内容集的内容变换损失和全局化约束信息清洗所述全局内容集，维持每个特征切换策略的数目最多的一组全局内容集所对应的特征切换指示；在每个特征切换策略维持的特征切换指示与所述第一特征切换指示之间的比对情况满足设定指标的前提下，确定所述会话二元组达到所述默认要求。

在一些可独立实施的技术方案中，还包括：通过调整原始的全局内容集在原始会话二元组的两个支付服务会话中的内容变换损失，改进每个支付服务会话的采集线程状态以及原始的全局内容集的分布；和/或，在每一次完成目标会话的采集线程状态的确定的前提下，通过调整全局内容集在所述目标会话中的内容变换损失改进所述目标会话的采集线程状态；和/或，在每次将所述目标会话的互动行为关键内容进行全局化以生成所对应的全局内容集，以及将已处理会话的第三互动行为关键内容进行全局化以生成所对应的全局内容集的前提下，通过调整每个全局内容集在每个已处理会话中的内容变换损失，改进每个已处理会话的采集线程状态以及每个全局内容集的分布。

在一些可独立实施的技术方案中，还包括：通过每个支付服务会话所对应的支付场景确定所对应的待进行关联的支付服务会话；或，按照设定的关联引导确定每个支付服务会话所对应的待进行关联的支付服务会话。

本申请实施例还提供了一种风控预处理服务器，包括处理器、通信总线和存储器；所述处理器和所述存储器通过所述通信总线通信，所述处理器从所述存储器中读取计算机程序并运行，以执行上述的方法。

本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述的方法。

应用上述实施例可得，通过支付服务会话组成支付服务会话记录，进一步根据第一互动行为表达存在关联并关联支付服务会话记录中的支付服务会话，并将完成第一互动行为表达存在关联的两个支付服务会话作为一个会话二元组，从而确定至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况，最后根据确定的至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况生成针对信息威胁防护的预处理结果。由于采用支付服务会话进行匹配关联继而根据进行匹配关联继而根据行为表达关联情况生成针对信息威胁防护的预处理结果，这样可以在一定程度上削减会话记录中的会话数目，从而提高会话关联匹配质量和预处理质量，且支付服务会话所对应的支付场景所涉及的类型较多，因此能够提高不同支付服务会话之间的关联效果和匹配效果，继而确保得到的针对信息威胁防护的预处理结果能够从整体层面完整且准确地反映不同支付服务会话的特征关联情况，这样可以确保信息威胁防护预处理的可信度，保证预处理结果的质量，使得后续通过预处理结果进行信息威胁检测时能够具有更高的精度和可信度。

在后面的描述中，将部分地陈述其他的特征。在检查后面内容和附图时，本领域的技术人员将部分地发现这些特征，或者可以通过生产或运用了解到这些特征。通过实践或使用后面所述详细示例中列出的方法、工具和组合的各个方面，当前申请中的特征可以被实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例所提供的一种风控预处理服务器的方框示意图。

图2为本申请实施例所提供的一种用于大数据风控分析的信息处理方法的流程图。

图3为本申请实施例所提供的一种用于大数据风控分析的信息处理装置的框图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

图1示出了本申请实施例所提供的一种风控预处理服务器10的方框示意图。本申请实施例中的风控预处理服务器10可以为具有数据存储、传输、处理功能的服务端，如图1所示，风控预处理服务器10包括：存储器11、处理器12、通信总线13和用于大数据风控分析的信息处理装置20。

存储器11、处理器12和通信总线13之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件互相之间可以通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器11中存储有用于大数据风控分析的信息处理装置20，所述用于大数据风控分析的信息处理装置20包括至少一个可以软件或固件（firmware）的形式储存于所述存储器11中的软件功能模块，所述处理器12通过运行存储在存储器11内的软件程序以及模块，例如本申请实施例中的用于大数据风控分析的信息处理装置20，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本申请实施例中的用于大数据风控分析的信息处理方法。

其中，所述存储器11可以是，但不限于，随机存取存储器（Random Access Memory，RAM），只读存储器（Read Only Memory，ROM），可编程只读存储器（Programmable Read-OnlyMemory，PROM），可擦除只读存储器（Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM），电可擦除只读存储器（Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM）等。其中，存储器11用于存储程序，所述处理器12在接收到执行指令后，执行所述程序。

所述处理器12可能是一种集成电路芯片，具有数据的处理能力。上述的处理器12可以是通用处理器，包括中央处理器 (Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等。可以实现或者执行本申请实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

通信总线13用于通过网络建立风控预处理服务器10与其他通信终端设备之间的通信连接，实现网络信号及数据的收发操作。上述网络信号可包括无线信号或者有线信号。

可以理解，图1所示的结构仅为示意，风控预处理服务器10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述的方法。

图2示出了本申请实施例所提供的一种用于大数据风控分析的信息处理的流程图。所述方法有关的流程所定义的方法步骤应用于风控预处理服务器10，可以由所述处理器12实现，所述风控预处理服务器10与风控请求端通信连接，所述风控预处理服务器10在接收到所述风控请求端的预处理请求时所执行的方法包括以下内容。

对于S101而言，获得支付服务会话记录中的支付服务会话的第一互动行为表达。

在本申请实施例中，支付服务会话记录内包括多个支付服务会话，支付服务会话可以是多种约束信息所对应的的支付服务会话，例如离线支付服务会话，支付服务会话可以是由相关会话采集线程所获得的会话，或者多个合法的爬虫程序获得的组合的会话按照设定转换方式得到的会话。比如，每个支付服务会话对应待处理支付场景的一个区域化支付场景，而且支付服务会话所对应的区域化支付场景的互动热门程度大于相同条件下的常规会话对应的区域化支付场景的互动热门程度，所述支付服务会话记录的全部支付服务会话所对应的区域化支付场景可以组成整个待处理支付场景；不同的支付服务会话所对应的区域化支付场景可以存在重复。

在相关示例中，可以采用事先完成训练的AI机器学习模型获得支付服务会话的第一互动行为表达，也可以采用其他方式获得支付服务会话的第一互动行为表达，本申请对获得方式不进行进一步限定。可以获得支付服务会话记录中每个支付服务会话的第一互动行为表达。此外，互动行为表达可以理解为互动行为特征或者互动行为描述，包括但不限于支付参与方的操作习惯、互动内容、支付标的物相关事项介绍等。

对于S102而言，基于所述第一互动行为表达确定所述支付服务会话记录中的至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况，其中，所述会话二元组涵盖第一互动行为表达存在关联的两个支付服务会话，所述行为表达关联情况用于表征两个支付服务会话的第一互动行为表达之间的上下文配对结果。

在本申请实施例中，第一互动行为表达存在关联，是指两个支付服务会话存在对应于相同支付场景的第一互动行为关键内容，即一个支付服务会话的至少一个第一互动行为关键内容与另一个支付服务会话的至少一个第一互动行为关键内容，对应本地支付场景或者跨地区支付场景中相同的支付场景。

在相关示例中，可以采用直接关联的方式对支付服务会话记录内的支付服务会话进行匹配关联，比如采用依次处理的形式进行匹配，例如，可以逐一取每一个支付服务会话，并将其与其他每个支付服务会话进行匹配。可以理解的是，两个支付服务会话进行匹配时，利用两个支付服务会话的第一互动行为表达进行匹配，比如根据两个支付服务会话的第一互动行为表达的行为表达关联情况确定支付服务会话的行为表达关联情况。两个支付服务会话的第一互动行为表达完成匹配，比如两个支付服务会话完成了互动行为表达匹配，则这两个会话可以确定为一个会话二元组，同时将两个支付服务会话的第一互动行为表达的上下文配对结果确定为行为表达关联情况。

另外，每个支付服务会话可以和另一个支付服务会话组成会话二元组，也可以分别和另多个支付服务会话组成多个会话二元组，比如说，每个支付服务会话组成会话二元组后，没有被限定，还可以继续与其他支付服务会话组成新的会话二元组。进一步地，第一互动行为表达之间的上下文配对结果可以理解为第一互动行为表达之间的对应关系或者传递关系。

在S103中，基于所述至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况生成针对信息威胁防护的预处理结果。

可以理解的是，所述针对信息威胁防护的预处理结果为与支付场景所对应的威胁行为画像图谱，支付场景可以指本地支付场景或者跨地区支付场景。本地支付场景或者跨地区支付场景中的各个会话事件在预处理结果中以所对应的图谱单元表示，图谱单元即为全局内容集构成的节点画像的汇总结果。进一步地，预处理结果能够用于后续进行数据信息的威胁检测和威胁分析，此外，由于预处理结果能够反映不同支付服务会话及其互动行为表达之间的关联关系和传递关系，因而能够从整体层面把控存在威胁的行为画像，以确保风控防护的前处理阶段的可靠性。

在相关示例中，利用上述S102中的行为表达关联情况进行针对信息威胁防护的预处理结果的生成。预处理结果的生成过程比如互动意图倾向组合过程，包括行为习惯和图谱单元整合，行为习惯可以理解为挖掘支付服务会话记录内每一个支付服务会话的可视化服务操作习惯（例如，支付用户对于各类图形化的功能模块的触控操作习惯），图谱单元整合可以理解为补全所对应的区域化支付场景（比如S102中提到的区域化支付场景）的全局状态的图谱单元。

在一个可能的示例中，可以采用动态插值的方式生成针对信息威胁防护的预处理结果。其中，动态插值可以是根据不同的会话二元组以及行为表达关联情况的实时内容变化情况进行预处理结果的组合、优化和更新。比如针对会话内容、会话身份验证方式的变化而言，可以将对应的行为特征增添到预处理结果中以进行完善。

本申请的实施例中，通过支付服务会话组成支付服务会话记录，进一步根据第一互动行为表达存在关联并关联支付服务会话记录中的支付服务会话，并将完成互动行为表达存在关联的两个支付服务会话作为一个会话二元组，从而确定至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况，最后根据确定的至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况生成针对信息威胁防护的预处理结果。由于采用支付服务会话进行匹配关联继而根据进行匹配关联继而根据行为表达关联情况生成针对信息威胁防护的预处理结果，这样可以在一定程度上削减会话记录中的会话数目，从而提高会话关联匹配质量和预处理质量，且支付服务会话所对应的支付场景所涉及的类型较多，因此能够提高不同支付服务会话之间的关联效果和匹配效果，继而确保得到的针对信息威胁防护的预处理结果能够从整体层面完整且准确地反映不同支付服务会话的特征关联情况，这样可以确保信息威胁防护预处理的可信度，使得后续通过预处理结果进行信息威胁检测时能够具有更高的精度和可信度。

在本申请的一些可独立实施的实施例中，可以采用以下步骤获得支付服务会话记录的支付服务会话的第一互动行为表达，包括S301至S304。

对于S301而言，确定所述支付服务会话所对应的多个场景型互动会话，其中，多个场景型互动会话对应的支付场景的汇总结果为支付服务会话所对应的支付场景。

在一个可能的示例中，可以采用以下步骤确定多个场景型互动会话。首先，获得所述支付服务会话所对应的风控参考会话，并确定支付服务会话的会话消息标签与风控参考会话的参考标签之间的第一迁移变换情况。接下来，基于所述风控参考会话确定多个场景型互动会话，并确定场景型互动会话的会话消息标签与风控参考会话的参考标签之间的第二迁移变换情况，其中，所述多个场景型互动会话对应的感兴趣会话的汇总结果为风控参考会话。最后，基于所述第一迁移变换情况和所述第二迁移变换情况确定支付服务会话的会话消息标签与场景型互动会话的会话消息标签之间的第三迁移变换情况，并根据支付服务会话的会话消息的消息特征和所述第三迁移变换情况确定场景型互动会话的会话消息的消息特征。

另外，场景型互动会话侧重于支付服务场景层面，该类会话携带更多的场景特征，比如网络环境特征、支付安全性评估特征等。此外，风控参考会话可以是预先设定的，用于进行参考分析的会话。进一步地，会话消息标签以及参考标签用于表征对应会话消息的状态或者分布情况，基于此，迁移变换情况可以理解为映射关系，可以理解的是，消息特征对应于会话消息的一些显著性或者关键的特征内容。

进一步地，根据支付服务会话的会话消息的消息特征和所述第三迁移变换情况确定场景型互动会话的会话消息的消息特征，可以是将支付服务会话的会话消息的消息特征直接确定为场景型互动会话的对应会话消息的消息特征，也可以通过对支付服务会话的会话消息进行特征挖掘得到场景型互动会话的消息特征。

对于S302而言，获得所述多个场景型互动会话中的至少一个场景型互动会话的第二互动行为表达。

在相关示例中，可以采用事先完成训练的AI机器学习模型提取场景型互动会话的第二互动行为表达，也可以采用其他方式提取场景型互动会话的第二互动行为表达，本申请对提取方式不进行进一步限定。可以获得支付服务会话所对应的的每个场景型互动会话的第二互动行为表达。

在一个可能的示例中，第二互动行为表达为第二互动行为关键内容及所对应的第二隐含特征（比如可以理解为行为描述子），比如说，场景型互动会话内的全部的第二互动行为关键内容及所对应的第二隐含特征构成场景型互动会话的第二互动行为表达。

对于S303而言，基于所述场景型互动会话的第二互动行为表达确定所述支付服务会话的对应会话环节的第一局部互动行为表达，其中，所述场景型互动会话与所述支付服务会话的对应会话环节对应相同的支付场景。

在本申请实施例中，所述场景型互动会话与所述支付服务会话的对应会话环节对应相同的支付场景，比如说，场景型互动会话与支付服务会话的对应会话环节对应设定支付场景上相同的感兴趣会话汇总结果。进一步地，感兴趣会话可以为局部关注的会话。此外，会话环节包括信息发送、安全验证、服务升级等会话环节。

在本申请实施例中，第一局部互动行为表达可以包括支付服务会话的对应会话环节内全部的第一互动行为关键内容及所对应的第一隐含特征。

在与S302的示例所对应的示例中，可以采用以下步骤确定支付服务会话的对应会话环节的第一局部互动行为表达。首先，基于所述场景型互动会话的第二互动行为关键内容的标签和所述第三迁移变换情况确定所述支付服务会话的第一互动行为关键内容的标签。接下来，基于所述场景型互动会话的第二互动行为关键内容所对应的第二隐含特征确定所述支付服务会话的第一互动行为关键内容所对应的第一隐含特征。

可以理解的是，第二互动行为关键内容所对应的支付服务会话中的点即为第一互动行为关键内容，比如说，第一互动行为关键内容和第二互动行为关键内容相对应，或者说第一互动行为关键内容所对应的风控参考会话的感兴趣会话与第二互动行为关键内容所对应的风控参考会话的感兴趣会话一致。可以将第二互动行为关键内容所对应的第二隐含特征视为所对应的第一互动行为关键内容的第一隐含特征。

对于S304而言，根据至少一个所述第一局部互动行为表达确定所述支付服务会话的第一互动行为表达。

可以理解的是，支付服务会话的第一互动行为表达包括支付服务会话内全部的第一互动行为关键内容及所对应的第一隐含特征。

本申请的实施例中，通过支付服务会话与风控参考会话之间的迁移变换情况以及风控参考会话与场景型互动会话间的迁移变换情况，确定了支付服务会话与场景型互动会话间的迁移变换情况，比如以风控参考会话为引导将支付服务会话分解为多个场景型互动会话，并且进一步通过提取场景型互动会话的第二互动行为表达以及将第二互动行为关键内容迁移变换至（映射）支付服务会话的第一互动行为关键内容，实现支付服务会话的第一互动行为表达的提取。

在本申请的一些可独立实施的实施例中，所述第一互动行为表达包括第一互动行为关键内容和所对应的第一隐含特征，相匹配的，可以采用以下步骤基于所述第一互动行为表达确定所述支付服务会话记录中的至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况，包括S401至S403。

对于S401而言，通过每个支付服务会话与所对应的待进行关联的支付服务会话确定多个会话二元组。

在相关示例中，两个支付服务会话组成一个会话二元组。可以通过每个支付服务会话所对应的支付场景确定所对应的待进行关联的支付服务会话；或按照设定的关联引导确定每个支付服务会话所对应的待进行关联的支付服务会话。比如说，确定一个支付服务会话的待进行关联的支付服务会话时，可以将与该个支付服务会话的对应支付场景存在重复的支付服务会话作为待进行关联的支付服务会话，还可以按照设定的关联引导（比如匹配规则或者匹配策略）确定，设定的关联引导可以根据上述需求确定，例如根据所对应的支付场景次序对支付服务会话进行整理，然后将每个支付服务会话之后的设定数量（例如10个）的支付服务会话作为待进行关联的支付服务会话。还可以将一个支付服务会话之外的其他全部支付服务会话均作为该个支付服务会话的待匹配支付服务会话，本申请实施例不作限制。

对于S402而言，基于所述会话二元组的两个支付服务会话的第一隐含特征确定多组关键内容集，其中，每组所述关键内容集包括两个存在联系且分别归属两个支付服务会话的第一互动行为关键内容。

在相关示例中，可以先为会话二元组的第一个支付服务会话中的每个第一隐含特征在第二个支付服务会话中查询相似度最高的第一隐含特征，然后再按照相反的方式，为会话二元组的第二个支付服务会话中的每个第一隐含特征在第一个支付服务会话中查询相似度最高的第一隐含特征，如果第一个支付服务会话中的某个第一隐含特征和第二个支付服务会话中的某个第一隐含特征互为另一个支付服务会话中的相似度最高的第一隐含特征，则认为上述两个第一隐含特征匹配，进而确定上述两个第一隐含特征所对应的两个第一互动行为关键内容匹配，比如两个第一互动行为关键内容完成互动行为表达匹配，组成关键内容集。

在相关示例中，按照上述方式确定会话二元组的两个支付服务会话间的全部关键内容集后，还可以统计关键内容集的数目，再预设第一要求，并利用第一要求清洗S401中确定的多个会话二元组，比如可以利用第一要求丢弃部分会话二元组。在一个可能的示例中，第一要求可以为小于第二设定数目，比如清洗关键内容集的数目小于第二设定数目的会话二元组，即丢弃关键内容集的数目小于第二设定数目的会话二元组，例如，可以将第二设定数目设置为10或20等，本申请实施例对第二设定数目的具体数值不进行进一步限定。通过清洗掉部分会话二元组，能够减少对匹配关联情况较差的会话二元组的后续操作，从而可以运算所耗费的资源开销，进而提高匹配关联的处理效率。

可以理解的是，每组关键内容集表示了两个第一互动行为关键内容的上下文配对结果，多组关键内容集构成了会话二元组的行为表达关联情况。

对于S403而言，基于所述多组关键内容集确定第一特征切换策略，并通过所述第一特征切换策略对所述多组关键内容集进行清洗，得到所述会话二元组所对应的行为表达关联情况。

在相关示例中，可以采用以下步骤确定第一特征切换策略。首先，基于所述关键内容集中的两个第一互动行为关键内容的特征偏移确定所述关键内容集的特征偏移，其中，所述第一互动行为关键内容的特征偏移为该第一互动行为关键内容所对应的风控参考会话的感兴趣会话与风控参考会话的热点消息的主题比较结果和设定判定结果间的差别情况。接下来，以所对应的所述关键内容集的特征偏移为质量评价，反复基于设定数量的所述关键内容集确定特征切换策略；最后，确定每个所述特征切换策略所对应的目标内容集的数目，并确定目标内容集的数目最多的特征切换策略为所述第一特征切换策略。

在本申请实施例中，特征切换策略可以理解为同一特征在不同业务情况下所对应的表达形式，因此，特征切换策略可以通过矩阵或者列表的形式进行表示。其中，不同互动行为关键内容之间的切换和变化情况可以采用相关公式或者算法计算得到，本申请不作一一列举，应当理解，基于本申请所提供的内容，本领域技术人员能够结合相关技术选择合适的公式算法以及参数变量实施本申请所记载的上述内容。

在上述内容的基础上，可以以关键内容集的特征偏移为质量评价通过相关算法可以确定出多个特征切换策略，每5组关键内容集即可确定出一个特征切换策略，因此利用上述方式可以得出多个特征切换策略。

可以了解的是，可按照以下步骤确定特征切换策略所对应的目标内容集的数目。首先，基于所述特征切换策略计算所述会话二元组的每组关键内容集的特征偏移。接下来，确定所述特征偏移满足设定的第二要求的关键内容集为目标内容集。最后，根据所有目标内容集确定所述特征切换策略所对应的目标内容集的数目。比如利用上述特征切换策略确定每组关键内容集的特征偏移；实现设定第二要求，并利用第二要求筛选目标内容集，在一个可能的实施例中，第二要求可以是特征偏移小于第一约束信息阈值，比如确定小于第一约束信息阈值的特征偏移所对应的关键内容集为目标内容集。

在相关示例中，可以采用以下步骤通过所述第一特征切换策略对所述多组关键内容集进行清洗。首先，基于所述第一特征切换策略确定所述会话二元组的每组关键内容集的特征偏移（比如可以理解为内容误差）。接下来，清洗特征偏移满足设定的第三要求的关键内容集。

可以理解的是，可以利用上述第一特征切换策略确定每组关键内容集的特征偏移；事先设定第三要求，并利用第三要求筛选关键内容集，在一个可能的实施例中，第三要求可以是特征偏移大于或等于第二约束信息阈值（如大于或等于40%），比如清洗大于或等于第二约束信息阈值的特征偏移所对应的关键内容集，即丢弃大于或等于第二约束信息阈值的特征偏移所对应的关键内容集，维持小于第二约束信息阈值的特征偏移所对应的关键内容集。

本申请实施例中，通过对会话二元组进行互动行为表达匹配确定会话二元组之间的关键内容集，并进一步根据关键内容集确定第一特征切换策略，最后再用第一特征切换策略清洗上述关键内容集，并且在确定第一特征切换策略和清洗关键内容集时均使用了特征偏移，因此相较于其他特征切换策略，与第一特征切换策略一致的关键内容集最多，且清洗步骤将与第一特征切换策略不一致的关键内容集丢弃，不仅提高了第一特征切换策略的准确度，而且在丢弃异常的关键内容集的前提下，尽可能地增加关键内容集的数目，进而保障会话二元组的两个支付服务会话的关联匹配可信度。

在本申请的一些实施例中，在完成每个会话二元组的第一特征切换策略确定及关键内容集清洗后，还可以利用第一互动行为关键内容的分布来判断两个支付服务会话的匹配是否由多余的特征造成，并进一步对多个会话二元组进行清洗，示例性地可以采用以下步骤。首先，获得所述会话二元组的关键内容集的两个第一互动行为关键内容在所绑定的支付服务会话的标签。接下来，基于所述支付服务会话所对应的第三迁移变换情况以及所述支付服务会话中的归属关键内容集的第一互动行为关键内容的标签，确定与关键内容集存在联系的场景型互动会话，其中，所述与关键内容集存在联系的场景型互动会话为存在与归属关键内容集的第一互动行为关键内容相匹配的第二互动行为关键内容的场景型互动会话。最后，通过所述与关键内容集存在联系的场景型互动会话对所述会话二元组进行清洗。

此外，还可以预设第三设定数目，并确定场景型互动会话包括的对应于关键内容集的第二互动行为关键内容的数目，当该数目大于或等于上述第三设定数目时，场景型互动会话才确定为与关键内容集存在联系的场景型互动会话，例如，可以将上述第三设定数目设置为10，这样可以削弱少量干扰关联造成的异常统计。

可以理解的是，响应于所述会话二元组的至少一个支付服务会话所对应的与关键内容集存在联系的场景型互动会话为存在时序不间断性的多个会话，且所述存在时序不间断性的多个会话的数目小于设定的清洗触发值，清洗所述会话二元组。比如说，当与关键内容集存在联系的第一互动行为关键内容所对应的第二互动行为关键内容都集中在部分场景型互动会话，且这部分场景型互动会话的数目小于设定的清洗触发值，则认为这两个支付服务会话的匹配是由多余特征造成的异常匹配，因此清洗掉该会话二元组，比如丢弃该会话二元组。清洗触发值可以根据场景型互动会话的总量和设定的第一占比确定，例如场景型互动会话的总数量为12，设定的第一占比为0.25，则认为与关键内容集存在联系的场景型互动会话的数目小于4时，则清洗掉该会话二元组。

本申请的实施例中，完成互动行为表达存在关联的第一互动行为关键内容均对应于场景型互动会话的第二互动行为关键内容，因此通过确定第二互动行为关键内容的分布可以判断两个支付服务会话的匹配是否由多余特征造成，且通过丢弃干扰关联可进一步提高上述判断的准确性，排除异常存在关联的会话二元组。多余特征大多是局部的，利用支付服务会话之间整体性的匹配情况尽量规避异常匹配。

在本申请的一些可独立实施的实施例中，可以采用以下步骤基于所述至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况生成针对信息威胁防护的预处理结果。首先，按照设定的默认要求和每个会话二元组的关键内容集及第一特征切换策略确定一个会话二元组为原始会话二元组，并确定原始会话二元组的每个支付服务会话的采集线程状态，以及将所述原始会话二元组的第一关键内容集进行全局化，形成原始全局内容集。接下来，反复基于第一全局内容集所对应的第一互动行为关键内容和每个未处理会话的第一互动行为关键内容之间的指示情况，确定一个未处理会话为目标会话，直到支付服务会话记录中的每个支付服务会话皆是已处理会话，其中，所述未处理会话为全部第一互动行为关键内容皆未全局化的支付服务会话，所述已处理会话为存在第一互动行为关键内容被全局化的支付服务会话，所述第一全局内容集涵盖所述原始全局内容集，或涵盖所述原始全局内容集和所述已处理会话的第一互动行为关键内容全局化形成的全局内容集。并且，在在每一次完成对目标会话的确定的前提下，确定所述目标会话的采集线程状态，并将所述目标会话的第一互动行为关键内容进行全局化以生成所对应的全局内容集，以及将已处理会话的第三互动行为关键内容进行全局化以生成所对应的全局内容集，所述第三互动行为关键内容为所述已处理会话中与所述目标会话的第一互动行为关键内容存在关联的第一互动行为关键内容。

在本申请实施例中，确定原始会话二元组时，可以依据关键内容集的数目降序的顺序逐一挑选会话二元组，每次挑选会话二元组后均基于所述关键内容集及所述第一特征切换策略，确定所述会话二元组是否达到所述默认要求，直到挑选的会话二元组达到所述默认要求，确定挑选的会话二元组为原始会话二元组。

此外，在一些可独立实施的实施例中，可以采用以下步骤基于所述关键内容集及所述第一特征切换策略，确定所述会话二元组是否达到所述默认要求，包括S601至S604。

对于S601而言，基于所述会话二元组的第一特征切换策略确定至少一组（例如四组）特征切换指示，并针对每组特征切换指示分别全局化关键内容集的互动行为关键内容，以生成各组特征切换指示所对应的全局内容集，以及根据各组全局内容集的内容变换损失和全局化约束信息清洗所述全局内容集，其中，所述特征切换指示包括更新指示和对换指示。

示例性地，更新指示可以用6*6的分布列表表示，对换指示用6维的数组表示，基于此，可以计算得到各组全局内容集在相关支付服务会话（即第一个或第二个支付服务会话）中的内容变换损失（内容切换误差）。

示例性地，根据各组全局内容集的内容变换损失和全局化约束信息清洗所述全局内容集时，可以设置第三约束信息阈值和第四约束信息阈值，然后维持在两个支付服务会话中的内容变换损失都小于第三约束信息阈值且全局化约束信息大于第四约束信息阈值的全局内容集。

对于S602而言，响应于数目最多的一组全局内容集的数目大于设定的第一设定数目，确定所对应的特征切换指示为第一特征切换指示。

对于S603而言，从批量确定得到的特征切换策略中挑选目标内容集的数目大于或等于内容集判定值的特征切换策略，分别通过每个特征切换策略确定至少一组（例如四组）特征切换指示，并针对每组特征切换指示分别全局化关键内容集的互动行为关键内容，以生成各组特征切换指示所对应的全局内容集，以及根据各组全局内容集的内容变换损失和全局化约束信息清洗所述全局内容集，维持每个特征切换策略的数目最多的一组全局内容集所对应的特征切换指示（比如量化的指示信息）。

可以理解的是，可以在S403确定得到多个特征切换策略并确定第一特征切换策略后，维持其余的特征切换策略，以供该步骤使用；或者在在相关示例中再次利用与S403中相同的方式确定得到多个特征切换策略。此外，还可以事先设置第二占比，然后利用第一特征切换策略的目标内容集的数目与上述第二占比确定内容集判定值；可以将第一特征切换策略的目标内容集的数目与第二占比的加权结果（比如乘积）作为内容集判定值，例如，可以将第二占比预设为0.3，但本申请并非对第二占比的实际数值进行限定。

可以理解的是，上述步骤对挑选出的特征切换策略执行的操作与S601至S602的操作相同，为每个特征切换策略维持一个特征切换指示，因此在次不作更多说明。

对于S604而言，在每个特征切换策略维持的特征切换指示与所述第一特征切换指示之间的比对情况满足设定指标的前提下，确定所述会话二元组达到所述默认要求。

可以理解的是，特征切换策略维持的特征切换指示与第一特征切换指示之间的比对情况，可以采用两个特征切换指示的路径差别情况表示，路径差别情况以两个特征切换指示的变换列表（变换矩阵或者映射关系列表）的加权结果得到；设定指标可以是用一个设定的第五约束信息阈值表示，比如小于第五约束信息阈值为满足设定指标；因此当每个特征切换策略维持的特征切换指示与第一特征切换指示的路径差别情况均小于第五约束信息阈值，确定所述会话二元组达到所述默认要求。

可以理解的是，当会话二元组不满足默认要求时，可以采用S601至S604，继续判断其他会话二元组是否达到默认要求。上述判断默认要求的过程中，对每个特征切换策略的多个结果的分析处理，可以让默认要求的判断结果更加可信，尽可能减少判断结果的扰动或者突变。

在另一些可能的实施例中，还可以通过调整原始的全局内容集在原始会话二元组的两个支付服务会话中的内容变换损失，改进每个支付服务会话的采集线程状态以及原始的全局内容集的分布。此外，在每一次完成目标会话的采集线程状态的确定的前提下，还可以通过调整全局内容集在所述目标会话中的内容变换损失改进所述目标会话的采集线程状态。进一步地，在每次将所述目标会话的互动行为关键内容进行全局化以生成所对应的全局内容集，以及将已处理会话的第三互动行为关键内容进行全局化以生成所对应的全局内容集的前提下，还可以通过调整每个全局内容集在每个已处理会话中的内容变换损失，改进每个已处理会话的采集线程状态以及每个全局内容集的分布。

可以理解的是，全局内容集的分布可以理解为全局内容集的相对位置情况，比如，以文本形式或者图形形式表达的全局内容集的段落位置或者区域位置。

基于上述对用于大数据风控分析的信息处理方法的描述可知，该方法可以利用支付服务会话进行行为习惯和图谱单元整合，从而完成针对信息威胁防护的预处理结果的生成，而且基于支付服务会话生成的针对信息威胁防护的预处理结果比传统的基于常规场景型互动会话生成的针对信息威胁防护的预处理结果精度更高、对多余特征的抗干扰能力更好、场景整合更丰富。

除此之外，在一些可独立实施的实施例中，在基于所述至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况生成针对信息威胁防护的预处理结果之后，该方法还可以包括以下内容：调用预设的风控模型对所述针对信息威胁防护的预处理结果进行入侵检测，得到入侵检测结果；在所述入侵检测结果触发警示条件时，拦截与所述支付服务会话记录对应的支付服务会话请求。

在本申请实施例中，入侵检测结果触发警示条件可以拦截为入侵检测结果的预警值超过设定警示值，此外，与所述支付服务会话记录对应的支付服务会话请求可以拦截为与支付服务会话记录中的服务发起者对应的支付服务会话请求，比如交易请求、身份验证请求、密钥配对请求等。

除此之外，在一些可独立实施的实施例中，预设的风控模型也可以是神经网络模型，基于此，调用预设的风控模型对所述针对信息威胁防护的预处理结果进行入侵检测，得到入侵检测结果，可以包括以下步骤所描述的内容：将针对信息威胁防护的预处理结果输入所述预设的风控模型，获取针对所述预处理结果的威胁意图簇，所述威胁意图簇包括至少两条威胁意图；获得所述威胁意图簇中的各条威胁意图与所述预处理结果之间的意图吻合程度；根据所述各条威胁意图对应的意图吻合程度，以及所述各条威胁意图的潜在入侵倾向描述，对所述各条威胁意图进行整理，得到相应的威胁意图列表；基于所述威胁意图列表生成针对所述预处理结果的目标入侵风险信息列表，所述目标入侵风险信息列表包括至少两个目标入侵风险等级；根据所述目标入侵风险信息列表中的目标数量个目标入侵风险等级确定所述预处理结果的预警值。

在本申请实施例中，意图吻合程度可以理解为相关性系数，目标数量个目标入侵风险等级可以根据预处理结果的信息量确定，该信息量可以根据画像图谱的图谱单元的数量进行确定，比如图谱单元的数量为x1，则信息量为x2=f1（x1），相应的目标数量为x3=f2（x2）。如此设计，能够基于相关性系数进行威胁意图的排序，从而选择风险等级最高的若干目标入侵风险等级确定预处理结果的预警值，以提高入侵检测结果的精度。

除此之外，在一些可独立实施的实施例中，所述根据所述各条威胁意图对应的意图吻合程度，以及所述各条威胁意图的潜在入侵倾向描述，对所述各条威胁意图进行整理，得到相应的威胁意图列表，进一步包括：根据所述各条威胁意图对应的意图吻合程度，以及所述各条威胁意图的潜在入侵倾向描述，对所述各条威胁意图进行拆解，得到至少两个威胁意图子列表；对各个威胁意图子列表进行整理，并分别对所述各个威胁意图子列表中的各条威胁意图进行整理，得到所述威胁意图列表。如此，可以确保威胁意图列表的完整性。

除此之外，在一些可独立实施的实施例中，所述根据所述各条威胁意图对应的意图吻合程度，以及所述各条威胁意图的潜在入侵倾向描述，对所述各条威胁意图进行拆解，得到至少两个威胁意图子列表，进一步包括：分别根据所述各条威胁意图对应的意图吻合程度，对所述各条威胁意图的潜在入侵倾向描述进行优化，得到所述各条威胁意图的显著性倾向描述；根据所述各条威胁意图的显著性倾向描述对所述各条威胁意图进行特征分析，得到至少两个威胁意图子列表。如此，能够尽可能避免威胁意图子列表出现缺失。

除此之外，在一些可独立实施的实施例中，所述对各个威胁意图子列表之间进行整理，并分别对所述各个威胁意图子列表中的各条威胁意图进行整理，得到所述威胁意图列表，进一步包括：根据各个威胁意图子列表所包含的威胁意图的数目，对所述各个威胁意图子列表进行整理；以及，针对所述各个威胁意图子列表，分别执行以下操作：根据所述威胁意图子列表中各条威胁意图的潜在入侵倾向描述与所述威胁意图子列表的相关性强度，对所述威胁意图子列表中的各条威胁意图进行整理；基于所述各个威胁意图子列表之间的整理内容，以及所述各个威胁意图子列表中各条威胁意图的整理内容，生成所述威胁意图列表。如此设计，可以确保威胁意图列表在整理过程中不同的威胁意图之间不会出现混乱。

基于上述同样的发明构思，还提供了一种用于大数据风控分析的信息处理装置20，应用于风控预处理服务器10，所述装置包括：

获得模块21，用于获得支付服务会话记录中的支付服务会话的第一互动行为表达；基于所述第一互动行为表达确定所述支付服务会话记录中的至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况；其中，所述会话二元组涵盖第一互动行为表达存在关联的两个支付服务会话，所述行为表达关联情况用于表征两个支付服务会话的第一互动行为表达之间的上下文配对结果；

预处理模块22，用于基于所述至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况生成针对信息威胁防护的预处理结果。

在本申请实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，风控预处理服务器10，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种用于大数据风控分析的信息处理方法，其特征在于，应用于风控预处理服务器，所述风控预处理服务器与风控请求端通信连接，所述风控预处理服务器在接收到所述风控请求端的预处理请求时所执行的用于大数据风控分析的信息处理方法至少包括如下步骤：

获得支付服务会话记录中的支付服务会话的第一互动行为表达；基于所述第一互动行为表达确定所述支付服务会话记录中的至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况；其中，所述会话二元组涵盖第一互动行为表达存在关联的两个支付服务会话，所述行为表达关联情况用于表征两个支付服务会话的第一互动行为表达之间的上下文配对结果；

基于所述至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况生成针对信息威胁防护的预处理结果；

其中，所述获得支付服务会话记录中的支付服务会话的第一互动行为表达，包括：确定所述支付服务会话所对应的多个场景型互动会话，其中，多个场景型互动会话对应的支付场景的汇总结果为支付服务会话所对应的支付场景；获得所述多个场景型互动会话中的至少一个场景型互动会话的第二互动行为表达；基于所述场景型互动会话的第二互动行为表达确定所述支付服务会话的对应会话环节的第一局部互动行为表达，其中，所述场景型互动会话与所述支付服务会话的对应会话环节对应相同的支付场景；根据至少一个所述第一局部互动行为表达确定所述支付服务会话的第一互动行为表达；

其中，所述确定所述支付服务会话所对应的多个场景型互动会话，包括：获得所述支付服务会话所对应的风控参考会话，并确定支付服务会话的会话消息标签与风控参考会话的参考标签之间的第一迁移变换情况；基于所述风控参考会话确定多个场景型互动会话，并确定场景型互动会话的会话消息标签与风控参考会话的参考标签之间的第二迁移变换情况，其中，所述多个场景型互动会话对应的感兴趣会话的汇总结果为风控参考会话；基于所述第一迁移变换情况和所述第二迁移变换情况确定支付服务会话的会话消息标签与场景型互动会话的会话消息标签之间的第三迁移变换情况，并根据支付服务会话的会话消息的消息特征和所述第三迁移变换情况确定场景型互动会话的会话消息的消息特征；

其中，所述场景型互动会话的第二互动行为表达包括第二互动行为关键内容和所对应的第二隐含特征；所述基于所述场景型互动会话的第二互动行为表达确定所述支付服务会话的对应会话环节的第一局部互动行为表达，包括：基于所述场景型互动会话的第二互动行为关键内容的标签和所述第三迁移变换情况确定所述支付服务会话的第一互动行为关键内容的标签；基于所述场景型互动会话的第二互动行为关键内容所对应的第二隐含特征确定所述支付服务会话的第一互动行为关键内容所对应的第一隐含特征；

其中，所述第一互动行为表达包括第一互动行为关键内容和所对应的第一隐含特征；所述基于所述第一互动行为表达确定所述支付服务会话记录中的至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况，包括：通过每个支付服务会话与所对应的待进行关联的支付服务会话确定多个会话二元组；通过每个所述会话二元组的两个支付服务会话的第一隐含特征确定多组关键内容集，其中，每组所述关键内容集包括两个存在联系且分别归属两个支付服务会话的第一互动行为关键内容；基于所述多组关键内容集确定第一特征切换策略，并通过所述第一特征切换策略对所述多组关键内容集进行清洗，得到所述会话二元组所对应的行为表达关联情况；

其中，基于所述多组关键内容集确定第一特征切换策略，包括：基于所述关键内容集中的两个第一互动行为关键内容的特征偏移确定所述关键内容集的特征偏移，其中，所述第一互动行为关键内容的特征偏移为所述第一互动行为关键内容所对应的风控参考会话的感兴趣会话与风控参考会话的热点消息的主题比较结果和设定判定结果间的差别情况；以所对应的所述关键内容集的特征偏移为质量评价，反复基于设定数量的所述关键内容集确定特征切换策略；确定每个所述特征切换策略所对应的目标内容集的数目，并确定目标内容集的数目最多的特征切换策略为所述第一特征切换策略；

其中，所述确定每个所述特征切换策略所对应的目标内容集的数目，包括：基于所述特征切换策略确定所述会话二元组的每组关键内容集的特征偏移；确定所述特征偏移满足设定的第二要求的关键内容集为目标内容集；根据所有目标内容集确定所述特征切换策略所对应的目标内容集的数目；

其中，所述通过所述第一特征切换策略对多组关键内容集进行清洗，包括：基于所述第一特征切换策略确定所述会话二元组的每组关键内容集的特征偏移；清洗所述特征偏移满足设定的第三要求的关键内容集；

其中，还包括：获得所述会话二元组的关键内容集的两个第一互动行为关键内容在所绑定的支付服务会话的标签；基于所述支付服务会话所对应的第三迁移变换情况以及所述支付服务会话中的归属关键内容集的第一互动行为关键内容的标签，确定与关键内容集存在联系的场景型互动会话，其中，所述与关键内容集存在联系的场景型互动会话为存在与归属关键内容集的第一互动行为关键内容相匹配的第二互动行为关键内容的场景型互动会话；通过所述与关键内容集存在联系的场景型互动会话对所述会话二元组进行清洗；

其中，所述通过所述与关键内容集存在联系的场景型互动会话对所述会话二元组进行清洗，包括：响应于所述会话二元组的至少一个支付服务会话所对应的与关键内容集存在联系的场景型互动会话为存在时序不间断性的多个会话，且所述存在时序不间断性的多个会话的数目小于设定的清洗触发值，清洗所述会话二元组；

其中，所述基于所述至少一个会话二元组及所对应的行为表达关联情况生成针对信息威胁防护的预处理结果，包括：按照设定的默认要求和每个会话二元组的关键内容集及第一特征切换策略确定一个会话二元组为原始会话二元组，并确定所述原始会话二元组的每个支付服务会话的采集线程状态，以及将所述原始会话二元组的第一关键内容集进行全局化，形成原始全局内容集；反复基于第一全局内容集所对应的第一互动行为关键内容和每个未处理会话的第一互动行为关键内容之间的指示情况，确定一个未处理会话为目标会话，直到支付服务会话记录中的每个支付服务会话皆是已处理会话，其中，所述未处理会话为全部第一互动行为关键内容皆未全局化的支付服务会话，所述已处理会话为存在第一互动行为关键内容被全局化的支付服务会话，所述第一全局内容集涵盖所述原始全局内容集，或涵盖所述原始全局内容集和所述已处理会话的第一互动行为关键内容全局化形成的全局内容集；在每一次完成对目标会话的确定的前提下，确定所述目标会话的采集线程状态，并将所述目标会话的第一互动行为关键内容进行全局化以生成所对应的全局内容集，以及将已处理会话的第三互动行为关键内容进行全局化以生成所对应的全局内容集，所述第三互动行为关键内容为所述已处理会话中与所述目标会话的第一互动行为关键内容存在关联的第一互动行为关键内容；

其中，所述按照设定的默认要求和每个会话二元组的关键内容集及第一特征切换策略确定一个会话二元组为原始会话二元组，包括：依据关键内容集的数目降序的顺序逐一挑选会话二元组，每次挑选会话二元组后均基于所述关键内容集及所述第一特征切换策略，确定所述会话二元组是否达到所述默认要求，直到挑选的会话二元组达到所述默认要求，确定挑选的会话二元组为原始会话二元组；

其中，所述基于所述关键内容集及所述第一特征切换策略，确定所述会话二元组是否达到所述默认要求，包括：基于所述会话二元组的第一特征切换策略确定至少一组特征切换指示，并针对每组特征切换指示分别全局化关键内容集的互动行为关键内容，以生成各组特征切换指示所对应的全局内容集，以及根据各组全局内容集的内容变换损失和全局化约束信息清洗所述全局内容集，其中，所述特征切换指示包括更新指示和对换指示；响应于数目最多的一组全局内容集的数目大于设定的第一设定数目，确定所对应的特征切换指示为第一特征切换指示；从批量确定得到的特征切换策略中挑选目标内容集的数目大于或等于内容集判定值的特征切换策略，分别通过每个特征切换策略确定至少一组特征切换指示，并针对每组特征切换指示分别全局化关键内容集的互动行为关键内容，以生成各组特征切换指示所对应的全局内容集，以及根据各组全局内容集的内容变换损失和全局化约束信息清洗所述全局内容集，维持每个特征切换策略的数目最多的一组全局内容集所对应的特征切换指示；在每个特征切换策略维持的特征切换指示与所述第一特征切换指示之间的比对情况满足设定指标的前提下，确定所述会话二元组达到所述默认要求。

2.如权利要求1所述的用于大数据风控分析的信息处理方法，其特征在于，所述通过每个所述会话二元组的两个支付服务会话的第一隐含特征确定多组关键内容集后，还包括：

获得每个所述会话二元组的两个支付服务会话的关键内容集的数目；

清洗关键内容集的数目满足设定的第一要求的会话二元组。

3.如权利要求2所述的用于大数据风控分析的信息处理方法，其特征在于，还包括：

通过调整原始的全局内容集在原始会话二元组的两个支付服务会话中的内容变换损失，改进每个支付服务会话的采集线程状态以及原始的全局内容集的分布；

和/或，在每一次完成目标会话的采集线程状态的确定的前提下，通过调整全局内容集在所述目标会话中的内容变换损失改进所述目标会话的采集线程状态；

和/或，在每次将所述目标会话的互动行为关键内容进行全局化以生成所对应的全局内容集，以及将已处理会话的第三互动行为关键内容进行全局化以生成所对应的全局内容集的前提下，通过调整每个全局内容集在每个已处理会话中的内容变换损失，改进每个已处理会话的采集线程状态以及每个全局内容集的分布。

4.一种风控预处理服务器，其特征在于，包括处理器、通信总线和存储器；所述处理器和所述存储器通过所述通信总线通信，所述处理器从所述存储器中读取计算机程序并运行，以执行权利要求1-3任一项所述的方法。

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