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互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法22.根据权利要求1所述的互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法，其特征是实体关3.根据权利要求2所述的互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法，其特征是在联系4.根据权利要求1所述的互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法，其特征是实体属5.根据权利要求1所述的互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法，其特征是在构建6.根据权利要求6所述的互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法，其特征是所述关7.根据权利要求1所述的互联网中欺诈团伙的挖掘与排查方法，其特征是对于挖掘出8.根据权利要求7所述的互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查方法，其特征是将设定的评估指标作为描述信息构建团伙欺诈模型，采用RMF模型的方式对聚类所得群体的团伙9.一种互联网中欺诈团伙关系的挖掘与排查系务器中存储有计算机程序，所述程序被执行时实现权利要求1-8任一项所述的互联网中欺3[0004]目前绝大多数互联网金融公司仍然将传统的金融风控方法作为公司的核心风控是评分卡都是根据人的特征进行判断的，所以通过这些图谱关联出来的信息会比较冗杂，含不同实体的纷繁复杂的关联关系中提取出有效规则和特征是很困难且难以保证它们的45[0023]对于团伙欺诈关系的挖掘，首先需要从海量数据中构建出实[0025]通过地址标准化算法对地址信息进行批量处理后，我们需要对地址进行聚合操6号进行相互关联以形成关系图谱中ID-ID的实体关系。其中关系权重的设定是根据构建关733334444444[0054]针对每个设备，通过设备指纹技术可以为每个设备都分配一个唯一的设备标ABAAAAC84444444以提取出操作设备所连接的WIFI设备对应的MAC地址，因此可以通过WIFIMAC地址对操作ABCDEFGAC2AD2AE2CD2CE2DE29ABCDEFG我们需要从构建好的图谱关系和已有的个体信息中找到有相似行为[0087]有了特征之后，我们就可以使用无监督聚类K-Means算法对设备和用户进行聚类化。一个是根据我们的数据量和经验对聚类类别个数K进行设定，二是根据SSE(误差平方词的表示)，将图中节点类比作词语，将节点之间的关联关系类比作词与词之间的共现关模型学习这些节点序列并输出相应节点的向量表示。这些向量表示可提供给后续的分类、表示出节点和节点之间的共现关系，然后将这些节点序列关系放到word2vec的skip-gram子，设定欺诈团伙的判断指标如下：在群体中黑名单占比大于等于10灰名单占比大于25失信人数占比大于15逾期人数占比大于20％。如果某群体的描述符合以上各项指收集到群体是否为欺诈团伙这一标签来进行建模，因此本发明使用RMF模型的方式对群体[0105]通过以上两种方式，一是可以从划分出的所有群体中快速有

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