风险模型

摘要： 目的 基于癌症蛋白质组图谱(TCPA)以及癌症基因组图谱(TCGA)数据库分析宫颈癌蛋白表达情况,研究宫颈癌相关蛋白表达对宫颈癌预后及临床意义.方法 从TCPA数据库中下载CESC(cervical squamous cell carcinoma and endocervical adenocarcinoma)患者肿瘤的的反相蛋白芯片(reverse-phase protein arrays,RPPA)数据(v4.2版本,level 4数据,Dataset ID为TCGA-CESC-L4),以及TCGA(https://portal.gdc.cancer.gov/,检索时间:2020.06.22)下载CESC患者的临床资料.采用R 3.6.3统计软件,应用KM检验及单因素Cox分析预后相关的蛋白,分析蛋白表达与宫颈癌预后作用,构建风险模型,并进行风险模型的独立预后分析.结果 与宫颈癌预后显著相关的纳入风险模型的蛋白有7个,其中CYCLIND1、MEK1_pS217S221、SMAD3、X4EBP1_pT70、YAP、CRAF_pS338为高风险蛋白,Bcl-2为低风险蛋白.基于蛋白表达及预后分析所构建的由7种蛋白组成的宫颈癌预后风险模型是宫颈癌的独立预后因子,AUC为0.804.结论 基于对TCPA及TCGA数据库的蛋白表达及预后分析在显示宫颈癌中,蛋白表达与宫颈癌癌的预后显著相关,我们所构建的7种蛋白组成的宫颈癌预后风险模型在评价宫颈癌预后中具有很好的价值,但由于缺乏中国大队列患者组成的数据库数据验证,因此后续仍需要开展大量工作进一步检验其在临床实际应用中的效能.

摘要： 文章通过对“以电子病历为核心”的医院信息系统相关数据的实时监控,运用建立的医疗预警模型,实现医疗风险的提前预判。首先,通过文献检索收集引起医疗风险的相关因素,然后运用德尔菲法筛选相关风险指标,运用层次分析法量化指标,确定风险指标权重,并将三级指标评估值录入到风险预警模型中进行评估。然后,经过多轮分析分别从患方基本情况、疾病信息、质量指标和管理因素等4个维度构建了医疗风险预警指标体系,包括13个二级指标和40个三级指标。预警系统通过自动抓取定量风险指标和定性风险指标,综合计算后给出自动化提示,以无风险、低度风险、中度风险、高度风险等结果展示,并及时在内部系统自动提醒。通过医疗风险预警系统的建设,成功实现了医疗风险的主动控制,从源头上减少了医疗纠纷,为医院风险管理提供系统、科学的依据。

摘要： 目的探讨小儿肠息肉发生的危险因素,并建立列线图(Nomogram)模型对儿童患肠息肉(intestinal polyps,IP)的风险进行预测。方法选取2018年1月至2020年7月在徐州市儿童医院行肠镜检查的248例患儿(14岁以下)为研究对象,按结果有无IP分为IP组(112例)和无IP组(136例),并采用Logistic回归分析筛选其独立危险因素。然后纳入筛选出的独立危险因素建立Nomogram预测模型,并验证该模型的预测性及准确度。结果通过对两组患儿一般临床资料做Logistic回归分析可知,年龄(OR=7.299,95%CI:2.020~26.316)、性别(OR=8.264,95%CI:3.717~18.519)、体质指数(body mass index,BMI)(OR=2.457,95%CI:1.160~5.181)、癌症家族遗传史(OR=18.182,95%CI:3.497~45.637)、食用红肉(OR=4.202,95%CI:1.957~9.009)及食用腌制食品(OR=4.255,95%CI:1.842~9.804)为儿童患肠息肉的独立危险因素,食用水果蔬菜(OR=0.353,95%CI:0.184~0.676)为肠息肉的保护性因素,具有统计学差异(P<0.05)。根据筛选的独立危险因素,建立了Nomogram模型,经验证,该模型预测值与实测值基本一致,预测能力较好,同时用Bootstrap内部验证法验证该模型,C-index指数高达0.859(95%CI:0.854~0.864),表明该模型精准度、区分度良好。结论年龄、男性、BMI≥24kg/m^(2)、癌症家族遗传史、食用红肉、食用腌制食品是小儿肠息肉的独立危险因素,食用水果蔬菜是小儿肠息肉的保护性因素。

摘要： 在重尾条件下,文章利用数理统计、概率论等基础知识,对现代保险风险模型的破产概率展开模拟计算和数据分析,在不同分布族上通过分析潜在的索赔风险模式破产概率,从而得出破产概率的渐近表示。在重尾分布条件,通过进行对潜在理赔风险模型破产概率及数值模拟,在对潜在理赔额排序满足S族假定下,得出了有限时间的破产概率渐近表达式,得出理论值、模拟值比较接近,模拟结果合理。在上尾独立性情况下,分析潜在的理赔风险模型受限时期破产机率,若假定与上尾独立性相同分布的重尾随机变量顺序为理赔总额顺序,则潜在的理赔总额顺序将服从于L∩D族,从而得到有限时间破产概率的渐近表达式。在今后研究中,应改变索赔额间的关系,在数值模拟中将索赔额序列间关系由独立推广到各种相依,联系实际情况。在进行重尾检验时,将理论和实际通过实际数据联系起来,力求做到数学服务于生活。

摘要： 目的:通过生物信息学筛选与宫颈癌预后显著相关的代谢基因,并构建预测宫颈癌预后的模型。方法:从癌症基因组图谱(The cancer genome atlas,TCGA)数据库下载宫颈癌的临床资料及mRNA转录组测序数据,从基因集富集分析(Gene Set EnrichmentAnalysis,GSEA)数据库下载代谢相关基因,利用R语言的edgeR包筛选正常组织与癌组织的差异基因。利用单因素COX回归和Lasso回归筛选预后相关的代谢基因并构建风险预测模型,并通过多因素COX回归筛选出影响宫颈癌患者预后的独立预后因素。利用GSEA软件对关键基因进行功能富集分析。结果:共筛选56个差异的代谢基因,包含29个下调基因,27个上调代谢基因。通过LASSO回归分析筛选出13个预后相关的代谢基因,包括4个抑癌基因(LDHC、ITPKA、ALOX12B、PLA2G)和9个促癌的基因(CA2、HK2、CA9、LIPG、ADH1B、NPR2、ADCY4、PDE2A、CDO1)。基于13个基因构建的预后模型显示低风险组患者的预后显著优于高风险组(P<0.001),且模型具有良好的预测效能(AUC=0.837)。多因素COX回归显示13基因模型是影响宫颈癌患者预后的独立预后因素。功能富集分析发现高风险患者的基因显著富集在ECM与受体的相互作用、O聚糖生物合成,而低风险患者的基因显著富集在B细胞受体信号通路、T细胞受体信号通路等。结论:基于13个代谢基因构建的风险预测模型对宫颈癌患者的预后有良好的预测效能。

摘要： 目的:探讨2型糖尿病(T2DM)合并骨质疏松的危险因素及风险列线图模型的建立。方法:回顾性分析150例T2DM患者的临床资料,分别使用单因素和Logistic回归多因素分析T2DM患者合并OP的独立危险因素,然后纳入筛选出的独立危险因素建立列线图预测模型,并对模型的预测性及准确度进行验证。结果:高龄(OR=4.240,95%CI:1.615~11.134)、长病程(OR=4.729,95%CI:1.577~14.179)、低体重(OR=3.906,95%CI:1.617~9.432)、血糖控制不佳(OR=3.683,95%CI:1.635~8.298)、高胆固醇血症(OR=2.949,95%CI:1.189~7.314)及低钙血症(OR=2.612,95%CI:1.029~6.628)是T2DM患者合并OP的独立危险因素(P<0.05),均与T2DM患者合并OP高度相关。依此建立预测T2DM患者合并OP的列线图模型,模型验证结果显示C-index指数为0.804,且预测值同实测值基本一致,AUC为0.812(95%CI:0.778~0.846),说明该模型具有良好的精准度和区分度。结论:高龄、长病程、低体重、血糖控制不佳、高胆固醇血症和低钙血症是T2DM患者合并OP的独立危险因素,基于此建立的列线图模型对T2DM患者合并OP的风险具有良好的预测能力。

摘要： 目的分析急性脑梗死(ACI)患者发生血管性认知障碍(VCI)的影响因素,并构建相关因素的风险模型。方法选取收治的134例ACI患者为研究对象。治疗后随访6个月时,采用Hachinski缺血量表(HIS)评估患者VCI情况;收集患者相关基线资料;采用Logistic回归分析探讨导致ACI患者发生VCI的影响因素;构建并检验相关因素风险模型预测ACI患者发生VCI的效能。结果134例ACI患者中,78例(58.209%)发生VCI;Logistic回归分析显示,脑白质疏松、卒中后抑郁、血同型半胱氨酸(Hcy)水平升高可能是ACI患者发生VCI的影响因素(OR>1,P0.280,有一定预测价值。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示,ACI患者发生VCI的相关因素风险模型拟合度满意。结论ACI患者发生VCI受脑白质疏松、卒中后抑郁、Hcy水平升高因素的影响,构建的风险模型预测ACI患者发生VCI的准确度较好。

摘要： 目的探讨血液透析患者非计划性结束透析的危险因素,为针对性干预提供参考。方法以发生非计划性结束透析的47例次(47例)患者为非计划性结束透析组,采取1个病例匹配3个对照法选取计划性结束透析的141例次(141例)患者为计划性结束透析组;对两组临床资料进行单因素和多因素logistic回归分析,建立相关列线图预测模型。结果多因素分析显示,患者饮水过多、服用降压药、采用无肝素透析、护理人员上机前未进行健康教育、未严格执行如厕管理规范及未定时监测凝血6项为非计划性结束透析的独立危险因素(OR=2.610~7.124,P<0.05,P<0.01)。列线图模型验证显示,C-index=0.775,AUC=0.814。结论患者非计划性结束透析危险因素较多,护理人员应针对危险因素实施精准干预,尽量减少或避免患者非计划性结束透析,以保障血液透析治疗效果。

摘要： 生物气溶胶与物质循环、生物传播、公众健康密切相关,特别是新冠肺炎(COVID-19)疫情背景下,生物气溶胶中丰富的致病组分在大气中的传播过程及致病机理再次成为研究热点。道路扬尘中病原微生物的定量研究和致病机制解释非常有限,但人类在道路上和道路周围活动的频率、范围和时间都在增加,因道路扬尘中病原微生物带来的健康风险亟待解决。本文总结了道路扬尘中像细菌、真菌、病毒等病原微生物的传播途径和可能引发的流行性疾病种类及危害,分析了道路扬尘中病原微生物可能的天然来源和人为来源等释放源头,并对现有的病原微生物健康风险模型进行了评价。展望未来能够找出道路扬尘中病原微生物的来源、传播规律、分布特征和致病机理,建立道路扬尘中病原微生物的"指纹谱系图",评估道路扬尘中病原微生物与人体健康风险(划定阈值),攻克病原微生物感染概率预警模型难题,构建道路扬尘病原微生物防控体系。

摘要： 目的探讨高龄前列腺增生患者膀胱结石的影响因素及其风险模型。方法选取2019年10月-2020年10月江油市人民医院收治的100例高龄前列腺增生患者,根据是否发生膀胱结石,将患者分为无膀胱结石组68例和膀胱结石组32例。比较两组一般资料,然后进行单因素、多因素Logistic回归分析,再根据回归系数构建合适的风险模型评价系统,并绘制ROC曲线,评估其对高龄前列腺增生患者膀胱结石发生的预测价值。结果100例高龄BPH患者膀胱结石发生32例,无膀胱结石发68例。两组患者年龄、前列腺体积(TPV)、前列腺移行带体积(TZV)、前列腺突入膀胱程度(IPP)、剩余尿量(PVR)、最大尿流率(Qmax)、排尿量(VV)、膀胱出口梗阻指数(BOOI)、前列腺尿道角(PUA)差异具有统计学意义(P1,P<0.05)。根据上述危险因素构建风险模型,其预测膀胱结石发生的ROC曲线下面积为0.837(95%CI:0.772-0.934),以8.56分为最佳临界值,此时的敏感度和特异度分别为86.32%和81.24%,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验r=4.3,P=0.468。结论年龄、TPV、TZV、IPP、PUA、Qmax是高龄前列腺增生患者膀胱结石发生的独立危险因素,并且经风险模型证实,其对于高龄前列腺增生患者膀胱结石发生具有较高预测价值。

摘要： 信息内容安全事件是指利用网络发布、传播危害国家安全、社会稳定和公共利益的内容的安全事件.该定义不适用于社会组织(如:企事业单位、社会机构等).为认识与分析社会组织相关的内容安全事件,本文提出如下定义:组织内容是指互联网中与组织相关的内容,以及个人或其他组织针对相关内容所持态度;组织内容风险是指在个人或者其他组织利用组织内容过程中对组织无形资产造成损失的可能性;组织内容安全风险模型是指认知组织内容、组织内容风险的方法和内容,涉及对组织内容、组织内容风险的认识,降低组织内容风险的方法,生成组织内容的方法等.上述内容对认识与分析组织内容安全有帮助。

摘要： 本文首先利用功能安全理念探讨了火灾及气体检测系统( FGS)对工艺过程的保护作用,其次,通过事件树分析法建立FGS风险模型,并利用FGS风险模型量化分析了探测器覆盖率与FGS可用性之间的关系,最后,对提高探测器覆盖率提出5点思考.

摘要： 讨论了基于客户来到的更新风险模型，其中每张保单发生实际索赔的概率不同。在潜在索赔额序列为负相依同分布的重尾随机变量属于(B)∩(D)族的假设下，得到了有限时间破产概率的渐近表达式。

摘要： 目的:检测细胞凋亡通路蛋白Mcl1和Fbw7对晚期非小细胞肺癌患者预后的预测作用.方法:收集2008年3月至2011年6月在第四军医大学第一附属医院西京医院确诊晚期非小细胞肺癌且最初两个化疗周期采用"多西他赛+顺铂"方案的患者,通过电话和信件进行随访.用免疫组化方法检测患者肿瘤蜡块组织中蛋白Mcl1和Fbw7表达,用H评分系统将蛋白表达分为高表达组和低表达组.统计采用Kaplan–Meier法进行单因素生存分析并进行Log-Rank检验,通过比例风险模型逐步后退法进行多因素分析,以P＜0.05为有显著差异.结果:共收集病例144例,其中腺癌69例,鳞癌64例,其它11例.Ⅲ期患者45例Ⅳ期患者99例.64例患者Mcl1高表达,80例患者Mcl1低表达.单因素结果提示TNM分期是提示预后的显著因素Ⅲ期患者1年生存率为74.20％,Ⅳ期患者1年生存率为55.60％.Mcl1的表达与晚期非小细胞肺癌预后相关联,其中Mcl1高表达组1年生存率为69.9％,Mcl1低表达组1年生存率为55.30％.多因素分析结果显示Mcl1和TNM分期有独立的预后意义.结论:Mcl1蛋白表达和TNM分期是晚期非小细胞肺癌的独立预后因素,Mcl1高表达组较低表达组有更好的预后,Ⅲ期患者比Ⅳ期患者有更好的预后.

摘要： 水成膜泡沫灭火剂(AFFF)在扑救油类火灾中发挥重要作用,但它含有的“C8”类氟碳表面活性剂在环境中的最终产物为全氟辛烷磺酸盐(PFOS)或全氟辛酸酸及其盐(PFOA),PFOS和PFOA由于在环境中的难降解性和生物累积性而被列入《斯德哥尔摩公约》规定的持久性有机污染物名单或备选名单中,其对环境和人体健康的危害作用正受到越来越多的关注,但目前对AFFF所致的PFOS和PFOA的环境风险研究报道较少.本文通过高效液相-串联质谱法(HPLC-MS/MS)检测了太原市消防中队训练场附近土壤中PFOS、PFOA含量,并运用健康风险模型就该区域土壤中PFOS和PFOA对附近居民的致癌和非致癌风险进行了评估,结果表明:随泡沫残液排入环境中的C8类氟碳表面活性剂可引起附近土壤中PFOS和PFOA大量增加并不断累积,造成PFOS和PFOA的严重污染.土壤中PFOS和PFOA对附近居民的综合致癌累积风险值为7.72×10-6,超过了可接受风险水平,提示消防管理部门应做好水成膜泡沫灭火剂的环境安全管理工作.

摘要： 本文考虑了两险种理赔到达过程相依的正风险和模型、负风险和模型和正-负风险和模型的破产问题.在不同的保费计算原理下,在三种不同的模型中,分别比较讨论了保费和lundberg指数随相依因子的单调性,并由此确定对破产概率的影响.最后,以指数理赔分布为例给出了数值比较结果.

摘要： 本文考虑了两险种理赔到达过程相依的正风险和模型、负风险和模型和正-负风险和模型的破产问题.在不同的保费计算原理下,在三种不同的模型中,分别比较讨论了保费和lundberg指数随相依因子的单调性,并由此确定对破产概率的影响.最后,以指数理赔分布为例给出了数值比较结果.

摘要： 本文考虑了两险种理赔到达过程相依的正风险和模型、负风险和模型和正-负风险和模型的破产问题.在不同的保费计算原理下,在三种不同的模型中,分别比较讨论了保费和lundberg指数随相依因子的单调性,并由此确定对破产概率的影响.最后,以指数理赔分布为例给出了数值比较结果.

摘要： 本文考虑了两险种理赔到达过程相依的正风险和模型、负风险和模型和正-负风险和模型的破产问题.在不同的保费计算原理下,在三种不同的模型中,分别比较讨论了保费和lundberg指数随相依因子的单调性,并由此确定对破产概率的影响.最后,以指数理赔分布为例给出了数值比较结果.

摘要： 城市交通拥堵问题越来越严重并直接影响城市交通运输的快速发展.通常短期交通状况分析主要以分析交通流量,占有率和速度等参数为主,而行人和车辆广为关注的交通拥堵持续时间却被忽视.为此,本文根据北京市三环的实际交通流数据,采用生存分析中的非参数方法,建立了基于风险的交通拥堵持续时间模型.结果表明三环的拥堵持续时间56%保持在4min 以内,12min时结束概率最大.比较而言,早晚高峰,内外环方向,工作日双休日,东南西北四个方向的对比中,晚高峰,内环,工作日和东三环的拥堵持续时间更长,通过聚类分析找出了拥堵持续最为严重的断面.本研究反映了道路拥堵持续时间的规律和时间、空间上的分布差异,对交通定量管理与控制,智能交通系统以及缓解交通拥堵方面有着重要的意义.

摘要： 本发明提供一种风险预测模型训练方法，所述方法包括：S1、获取样本人群患疾病的风险数值，其中，风险数值是通过检测样本人群的多项身体指标计算获得；S2、获取所述样本人群中每个人的眼底图像；S3、将所述样本人群中每个人患疾病的风险数值作为标签对其眼底图像进行标注形成样本，并组成训练数据集；S4、用步骤S3得到的训练数据集对神经网络训练至收敛获得风险预测模型。本发明通过深度学习，可直接通过人的眼底图像即可预测其患病风险，是无创安全的，且可实现远程操作，无需进行有创的血液采集，且跳过了身体指标的检测，节约了等待时间，使得预测速度更快。

摘要： 本发明提供作业风险评价系统、模型生成装置、作业风险评价方法、作业风险评价程序。作业风险评价系统具有：存储代理模型的模型存储部，代理模型以作业的第一特征量为输入，以通过工序的预定模拟而计算出的作业的第二特征量为输出，代理模型是输入与输出的关系的已学习模型，其代理具有不定性的预定模拟，不定性是指对于每个输入与同一值的输入相对的输出不同；预测部，针对同一值的第一特征量反复预定试行次数来执行将第一特征量作为输入从代理模型取得第二特征量作为输出的处理，由此预测工序中的对于同一值的第一特征量具有不定性的多个第二特征量；风险评价部，根据预测部预测出的具有不定性的多个第二特征量，进行工序中的作业的风险评价。

摘要： 本发明公开了一种可解释疾病风险预测模型构建方法以及疾病风险预测装置，方法，包括：将用户的电子病历数据分解成诊断代码数据和医疗检查数据，并对诊断代码数据和医疗检查数据进行表征后作为训练样本；将训练样本输入可解释疾病风险预测模型，得到风险预测结果，将风险预测结果与实际结果进行比对，根据对比结果优化可解释疾病风险预测模型，完成可解释疾病风险预测模型的构建。本发明采用深度学习模型和注意力机制，在保证模型预测准确率的同时获得对预测结果的解释能力，从而构架形成可解释疾病风险预测模型。

摘要： 本公开提供了一种风险访问检测模型的训练方法、风险访问检测方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，可以应用于信息安全技术领域和金融领域。该风险访问检测模型的训练方法包括：获取初始训练样本数据集，其中，初始训练样本数据集中的初始训练样本包括经预处理的初始访问行为信息和与初始访问行为信息对应的标签信息；利用预设采样方法对初始训练样本数据集进行处理，得到训练样本数据集，其中，训练样本数据集中的训练样本包括经采样处理的访问行为信息和标签信息；利用训练样本数据集分别训练多个候选风险访问检测模型，得到多个经训练的风险访问检测模型；以及从多个经训练的风险访问检测模型中确定目标风险访问检测模型。

摘要： 本发明提供了一种结直肠癌发病风险预测模型及系统。本发明以基于中国人群结直肠癌易感基因筛查结果的研究为基础，构建了包括19个SNP位点分型信息的结直肠癌发病风险预测系统和试剂盒，能够预测提示受检者罹患结直肠癌的风险程度，在不同人群的结直肠癌发病风险预测中性能稳健，重复性好，可靠性高，检测技术便利，提供了为普通风险人群评估发病风险等级的可能性，而且无需做年龄限制、无需考虑性别差异，能够进行大规模人群普查、筛选结直肠癌发病高危人群，实现结直肠癌病风险预测、预警，提高早诊率，可作为中国结直肠癌个体化早期筛查和预防策略的第一步，有利于识别结直肠癌高危个体，具备推荐作为结直肠癌普筛项目的辅助手段之一的前景。

摘要： 本申请提供一种信贷风险预测模型的训练方法和信贷风险预测方法，通过获取信贷样本数据，并重复执行以下步骤，直至得到收敛的信贷风险预测模型：将样本源数据输入卷积神经网络模型，得到卷积神经网络模型输出的第一特征结果，第一特征结果为表征样本源数据对应的信贷风险发生概率的连续评估值；将第一特征结果输入二进制随机模型，得到二进制随机模型输出的第二特征结果，第二特征结果用于随机生成表征样本源数据对应的信贷风险是否发生的二分类值；基于预设的损失函数，通过第二特征结果和对应的标签值，生成与样本源数据对应的损失函数值，通过损失函数值对卷积神经网络模型进行参数调整；避免出现梯度消失的问题，提高模型的训练效率。

摘要： 本说明书一个或多个实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种风险识别模型的训练方法、交易风险确定方法及装置。该方法包括：获取训练样本，训练样本包括第一交易的意愿标签、风险标签以及多个特征；将多个特征输入风险识别模型进行预测处理，预测处理包括，在特征处理网络，对多个特征进行特征交叉处理，得到表征向量；在第一识别层，基于对表征向量的第一处理结果，确定第一交易的意愿度；在第二识别层，基于对表征向量的第二处理结果，确定第一交易的风险度；在预测损失减小的方向，更新风险识别模型的参数，其中预测损失包括第一损失和第二损失，第一损失基于意愿度和意愿标签确定，第二损失基于风险度和风险标签确定。

摘要： 本说明书实施例提供风险预测模型的训练方法及装置、风险预测方法及装置，其中所述风险预测模型的训练方法包括：获取待检测方的待检测多维度风险信息和所述待检测方的样本风险概率值；将所述待检测多维度风险信息输入至风险预测模型，获取所述风险预测模型输出的预测风险概率值；根据所述样本风险概率值和所述预测风险概率值计算损失值；基于所述损失值调整所述风险预测模型的模型参数，继续训练所述风险预测模型，直至达到训练停止条件。通过本方法可以训练出一个准确高效的风险预测模型。

摘要： 本公开涉及一种基于风险模型、风险指标的风险管理数据处理方法，通过基于不同风险管理领域对应的风险管理信息确定至少一个风险指标和/或至少一个风险模型；获取风险管理信息对应的风险管理数据；基于风险管理数据，确定至少一个风险指标对应的指标值和/或至少一个风险模型对应的模型值，使得充分考虑多个风险管理领域的风险管理信息，并将各领域风险管理信息线上化，既提高了风险管理信息管控范围，又提高了风险管控效率和管理流程；基于至少一个风险指标对应的指标值和/或至少一个风险模型对应的模型值，监测风险管理数据是否存在风险，使得同时考虑风险指标和/或风险模型的风险管理信息，更能全面准确地反映风险管理信息的整体现状。

摘要： 本申请提供一种账户风险模型的训练方法和风险用户群体的确定方法，该账户风险模型的训练方法包括：通过根据多个样本用户账号的交易数据，生成至少一个样本连通图，针对任一样本连通图，根据预设交易数额和样本连通图中的每个路径对应的交易数额，生成样本带权邻接矩阵，根据至少一个样本带权邻接矩阵，生成样本训练矩阵集，使用样本训练矩阵集对账户风险模型进行训练，得到训练好的账户风险模型。该技术方案中：通过使用根据样本带权邻接矩阵生成的样本训练矩阵集对账户风险模型进行有监督训练，样本带权邻接矩阵中包含样本用户账号间的交易关系，提高了训练好的账户风险模型的识别准确度。