图数据库在支付风控领域的应用研究_基础性应用

图数据库在支付风控领域的应用研究(2)

我们对先前建立的知识图谱进行基础性应用研究。

寻找风险人员的一度关系

我们假设"Shen Tong"是风险人员,返回他的一度关系：

match(c1)<-[r1]-(p:person{Pname:"Shen Tong"})-[r2]->(c2)	
return p,c1,c2

寻找个体间存在来回转账流动的风险记录

match(p1:person)-[r:TRANSFER_TO]->(p2:person),
	 (p2)-[r]->(p1)
return p1,r1,p2

寻找风险人员的二度关系

我们假设“Shen Tong”是风险人员，返回他的二度转账流动：

match(c1)<-[r1:TRANSFER_TO]->(c2)<-[r2:TRANSFER_TO]->(p:person{Pname:"Shen Tong"}) 
return c1,c2,r1,r2,p

返回他的全部二度关系：

match(c1)<-[r1]->(c2)<-[r2]->(p:person{Pname:"Shen Tong"})
return c1,c2,r1,r2,p

寻找用户常用地址与购买商品地址不相一致的风险记录

match(p:person)-[r:PURCHASE_FROM]->(c:company)
where p.Pcity <> r.Mcity
return p.Pname,c.Cname,p.Pcity,r.Mcity,r.Mtime,r.Mpayment,r.Mmoney

寻找购买自己售卖商品的可疑记录

match(p:person)-[r:PURCHASE_FROM]->(c:company)
where p.Pcompanyid = c.Cid
return p,r,c

寻找购买自己生产商品的可疑记录

match(p:person)-[r1:PURCHASE_FROM]->(c:company)-[r2:BUY_GOODS_FROM]->(f:factory)
where p.Pcompanyid = f.Fid
return p,r1,c,r2,f