图数据库在支付风控领域的应用研究_建立知识图谱

本文探讨了图数据库在支付风控领域的应用,使用Neo4j构建知识图谱,涵盖了个体、商家和厂家的节点,以及购买、转账和任职等关系。通过CSV文件导入数据到Neo4j,实现对支付风险的有效分析。

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图数据库在支付风控领域的应用研究(1)

我们对在支付风控领域所涉及的标签和关系进行罗列,将数据制成csv格式数据表后导入Neo4j,然后通过Neo4j对其中数据进行数据处理。

标签分析

个体(person)

ID(PID:ID)

身份信息(PNo:varchar(10))

姓名(Pname:varchar(10))

性别(Psex:char(2))

生日(Pbirth:datetime)

信用值(Pcredit:int)

单位(Pcompanyid:varchar(10))

职位(Pposition:varchar(10)) #leader/clerk

城市(Pcity:varchar(10))

省份(Pprovince:varchar(10))

商家(Company)

ID(CID:ID)

商户名称(Cname:varchar(10))

零售类别(Ctype:varchar(10))

信用值(Ccredit:int)

城市(Ccity:varchar(10))

省份(Cprovince:varchar(10))

厂家(factory)

ID(FID:ID)

厂家名称(Fname:varchar(10))

生产类别(Ftype:varchar(10))

信用值(Fcredit:int)

城市(Fcity:varchar(10))

省份(Fprovince:varchar(10))

关系分析

个体-购买商品->商家(PURCHASE_FROM)

商品名称(Mname:varchar(20))

购买时间(Mtime:datetime)

购买金额(Mmoney:float)

支付工具(Mpayment:varchar(10)) #支付宝、微信、京东 等

收货城市(Mcity:varchar(10))

收货省份(Mprovince:varchar(10))

个体-转账->个体(TRANSFER_TO)

转帐方(Tfromid:ID)

转账时间(Ttime:datetime)

转账金额(Tmoney:float)

转账工具(Tpayment:varchar(10))#支付宝、微信、京东 等

收账方(Ttoid:ID)

个体-任职于->商家/厂家(WORK_IN)(MANAGE)
商家-买货于->厂家(BUY_GOODS_FROM)

产品名称(Bname:varchar(20))

生产时间(Btime:datetime)

产品质量(Bgrade:char(1))

成交价格(Bmoney:float)

将节点通过csv文件导入

首先创建person.csv导入Neo4j:

Pid,Pno,Pname,Psex,Pcredit,Pcompanyid,Pposition,Pcity,Pprovince
p001,p00001,Xu Huan,M,100,c00001,clerk,Jiaxing,Zhejiang
p002,p00002,Zheng Juntai,M,98,c00001,clerk,Chaozhou,Guangdong
p003,p00003,Sheng Zeyu,M,76,c00001,leader,Shanghai,Shanghai
p004,p00004,He Shi,M,50,c00002,leader,Suzhou,Anhui
p005,p00005,Feng Weiheng,M,76,,,Nanning,Guangxi
p006,p00006,Hu Xuan,F,77,c00003,leader,Hangzhou,Zhejiang
p007,p00007,Yu Shubei,F,56,c00003,clerk,Zhoushan,Zhejiang
p008,p00
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