基于复杂关系网络的反欺诈方法及系统

本发明提供了一种基于复杂关系网络的反欺诈方法及系统，对多源数据进行预处理和关联规则挖掘进而构建异构关系网络模型，对实时数据进行异常行为检测，基于异常行为检测结果和历史数据更新异构关系网络模型，对更新后异构关系网络模型进行风险量化、社区发现和异常路径分析以及相关结果可视化，基于相关结果通过预先训练好的机器学习模型计算各节点的欺诈风险评分，最终基于欺诈风险评分和预设评分区间生成各节点的业务指令。采用本发明可以缓解现有反欺诈技术适应性差、误报率高、团伙作案识别率低等问题。