在风控识别系统中应用 GeaBase,利用资金转账关系、可信设备关系、社交关系等数据进行建模。针对风险进行评估,可极大提高风控效能。
比如用户 A 发起一笔交易,通过识别交易环境(手机 IMEI 、网络 IP 、MAC 地址等)发现交易环境不是可信环境,但是通过关系数据进一步发现是其配偶用户 B 的可信环境,那么此交易仍可被判断为可信交易。这样用户 A 就不会被打扰(如要求输入密码),交易也能够流畅地完成。
社交
在社交关系上应用 GeaBase,针对海量用户的社交数据进行建模,可以在错综复杂的关系中,分析有用的潜在价值。
以支付宝钱包的好友推荐为例,如图所示:用户 A 和 B 是好友关系,B 的好友 C 与 A 有多位共同好友,则 C 就会被推荐给 A。 这个推荐计算的关键是找出 B 与 A 的共同好友数。利用 GeaBase 可快速按照交集的大小进行排序,并返回结果。
推荐
基于 GeaBase 构建推荐系统,对多种复杂关系进行数据建模,并将多种推荐逻辑(流计算或者离线计算)的结果汇聚存储,供在线实时查询。
例如常见的向用户推荐好友阅读量最大的文章。 如图:查询逻辑是计算用户 A 的所有好友阅读过的文章分别被阅读的次数,最终取被阅读次数最多的文章推荐。