[发明专利]基于图的交易异常关联用户检测方法有效
| 申请号： | 202110636289.6 | 申请日： | 2021-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN113269647B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 易平;蒋望涵;李仪浩 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于图的交易数据异常关联用户检测方法，首先根据大宗商品交易数据建立网络结构作为算法输入，然后使用改进的图积网络提取节点的特征向量，使用异常标签得到损失函数对改进的图卷积网络进行训练，并采用训练后的改进的图卷积网络以无监督方法提取节点特征向量，最后使用根据金融交易数据建立的网络结构中各节点的连接关系信息改进得到的节点特征向量，同时学习节点聚类，最终得到每个节点所属的簇和优化节点向量表示。本发明使用通过使用真实交易数据集，证明提出的方法可以有效的进行帐户特征的提取和异常关联帐户的检出。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 交易 异常 关联 用户 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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