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封一个IP等于封掉一大批手机号;代理服务器可以列入灰名单;访问

发布时间:2019-09-01 06:19 来源:未知 编辑:admin

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  风控分析不仅要看交易数据,还得研究所有相关联的数据,这才能全面分析出来风险的根源,推断出需要采取的措施。因而数据采集工作对风控系统建设和演化是非常重要的。本文分析风控所需要的数据,如何采集和存储数据,建立支持风控的数据仓库。

  名单数据是支付风控数据仓库中最重要的内容。 风控系统数据仓库建设,也一般都从名单数据开始。 名单加上简单的拦截规则,已经可以解决绝大部分风控的问题。就算在更先进的风控系统中,名单仍然是风控中的基础数据。在评估事件风险时,名单往往是用来执行第一道拦截时所用的数据。比如用户交易时使用的手机是黑名单中的手机,则必须终止本次交易。

  一般来说,风控的非实时数据采集,不能直接从线上的数据库中读取,这会把数据库打死。主要的数据采集方式有从库采集,日志采集和pingback三种方式。

  ,比如年龄,虽然0~150的取值区间还不算稀疏,一般还会将年龄再分段。

  画像是从群体和个体的统计角度评估事件的风险,而图谱则更进一步,从关系的角度来评估风险。 知识图谱是由Google提出来并应用到搜索引擎上,其后在多个领域都得到很好的应用。 交易是一种社会行为,所以从关系的角度来评估这个行为,能够更精确的了解行为中存在的风险。一个简单的例子,如果发现A是高风险的用户,而通过社交图谱分析,发现A经常和B有交易关系, 那B的风险等级也相应地会被调高。

  图谱在本质上是一个语义网络, 是一种基于图的数据结构, 它由点和边组成的。点代表一个实体,如人、公司、电话、商品、地址等,边代表实体之间的关系。

  主流数据库,如Hbase,Mysql都提供同步数据进从库的功能,读取从库不会影响主库操作。但如上所述,采用从库有如下问题:

  知识图谱是基于图的数据结构,它的存储主要是使用图数据库。关系型数据库和Hbase等nosql数据库在处理图的关系以及关系计算上性能较差,需要专用的图数据库,当前主要的图数据库有neo4j,Titan,Jena等。neo4j是使用最多的图数据库,而且可以和spark graph集成,方便对图谱数据做处理。

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  。可以根据业务量选取合适的消息队列。每天更新的数据规模在百万及其以下,ActiveMQ可以满足需求;而上千万的数据,则需要使用Kafka。

  在使用中,名单数据一般直接存储在内存中,或者使用内存数据库(Redis,Couchbase)。关系型数据库可以用来保存名单数据,但不会直接被线上应用所访问,它无法满足高访问量的需求。

  一个用户配备多台智能设备已经是很常见的事情了。手机,PAD,笔记本,台式机,都是常用的设备。用户在不同的设备上的行为往往是不一样的。有人偏好在电脑上寻找要购买的商品,却最终使用手机来下单,因为手机

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