理赔欺诈识别方法、装置、计算机设备和存储介质

专利主权项内容

1.一种理赔欺诈识别方法，其特征在于，包括：根据历史理赔事件数据，构建历史关联关系邻接矩阵组，其中，所述历史关联关系邻接矩阵组用于表征所述历史理赔事件中多个事件元素与每个所述历史理赔事件的关联关系；根据所述历史关联关系邻接矩阵组，构建历史重要关联关系邻接矩阵，其中，所述历史重要关联关系邻接矩阵用于表征重要程度最高的所述事件元素下每个所述历史理赔事件的关联关系，所述重要程度用于表征所述事件元素在理赔事件欺诈识别的过程中的重要性；提取所述历史关联关系邻接矩阵组的历史特征向量；根据所述历史重要关联关系邻接矩阵以及所述历史特征向量，构建理赔欺诈识别模型；将待预测理赔事件数据输入所述理赔欺诈识别模型，根据所述理赔欺诈识别模型输出的风险值判断所述待预测理赔事件是否为理赔欺诈事件；其中，根据所述历史关联关系邻接矩阵组，构建历史重要关联关系邻接矩阵包括：抽选所述历史关联关系邻接矩阵组中包含第一特征的所述历史理赔事件，其中，所述第一特征用于表征重要程度最高的所述事件元素；将抽选的所述历史理赔事件进行关联关系提取，根据提取结果构建所述历史重要关联关系邻接矩阵；其中，将待预测理赔事件数据输入所述理赔欺诈识别模型包括：根据所述待预测理赔事件的关联关系图，构建待预测关联关系邻接矩阵组，其中，所述待预测关联关系邻接矩阵组用于表征所述待预测理赔事件中各个事件元素与每个所述待预测理赔事件的关联关系；根据重要程度最高的所述待预测关联关系邻接矩阵组，构建待预测重要关联关系邻接矩阵，其中，所述待预测重要关联关系邻接矩阵用于表征重要程度最高的所述事件元素下每个所述待预测事件的关联关系；提取所述待预测关联关系邻接矩阵组的待预测特征向量；将所述待预测重要关联关系邻接矩阵与所述待预测特征向量输入至所述理赔欺诈识别模型。