支付风控模型分析：图谱构建与图数据库在风险管理中的应用

该资源是一本关于支付风控模型分析的书籍，由张兴和张崇巍合著，出版于2012年2月，由机械工业出版社发行，ISBN号为978-7-111-36822-9，定价69.80元。 在支付风控模型的分析中，知识图谱被提到作为一种评估风险的重要工具。知识图谱最初由Google应用于搜索引擎，后来广泛应用于各个领域，特别是在交易风险评估中。交易是社会行为，通过分析交易者之间的关系网络（即图谱），可以更准确地识别潜在风险。例如，如果一个用户A被认为是高风险的，通过社交图谱分析发现A频繁与用户B交易，那么B的风险等级也会相应提高。 知识图谱本质上是一个语义网络，由节点（代表实体，如人、公司、电话等）和边（代表实体间的关系）构成。例如，两个节点A和B可能代表一对夫妻，它们之间的关系可以用"is_wife_of"来表示。这种结构不仅描述了实体之间的显式关系，还能推理出潜在的隐性关系，比如通过A是B的母亲且A是C的妻子，可以推断C可能是B的父亲。 在支付风控中，需要构建类似的图谱，涵盖人、机构、地区、日期、电话、设备、商品等实体以及它们之间的关系。图谱的数据来源多样，包括内部数据和互联网公开数据，如百度百科、wiki等。知识图谱的存储通常采用图数据库，如neo4j、Titan和Jena，其中neo4j是最常用且能与spark graph集成，便于处理和分析图谱数据。 该书的第三章专注于支付风控模型的分析，可能涉及机器学习、深度学习、规则推理等技术，以及如何结合这些技术解决支付领域的风控问题。支付风控不仅要防止账户风险，如盗号（拖库）、洗钱等，还要关注资金、交易、操作和信用风险。例如，账户风险涵盖了黑客通过拖库、撞库等手段获取用户信息，然后进行非法活动的过程。 支付风控是一个复杂而关键的领域，需要综合运用多种技术和策略，同时不断适应日益复杂的网络犯罪手段。这本书的内容对于理解支付风控的理论和技术实践具有很高的价值。