图数据库在支付风控领域的应用研究_建立知识图谱

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&#


本文来自互联网用户投稿,文章观点仅代表作者本人,不代表本站立场,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击【内容举报】进行投诉反馈!

相关文章

立即
投稿

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部