异常行为的识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质

本发明涉及异常行为的识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质，其中，该方法包括获取待识别的多元时间序列数据，多元时间序列数据为金融活动中的数据；在对多元时间序列数据进行预处理后输入无监督学习模型进行特征提取，无监督学习模型采用基于深度学习特征的聚类算法对变量间的关系进行特征提取；调用无监督学习模型，采用同步度量和弹性度量来对提取的特征进行聚类分析，得到聚类分析结果；调用无监督学习模型，运用轮廓系数和图结构聚类算法对聚类分析结果进行评估，并根据评估结果得到与多元时间序列数据对应的异常金融活动行为。通过本申请，解决了相关技术中反洗钱甄别存在效率低的问题。