一种时序动态图中欺诈交易检测方法、系统及存储介质

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一种时序动态图中欺诈交易检测方法、系统及存储介质
申请号:CN202510868260
申请日期:2025-06-26
公开号:CN120996821A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本案涉及一种时序动态图中欺诈交易检测方法,用于解决现有技术不能有效检测有组织欺诈行为的问题。所述方法获取新的交易事件集合,将其更新至历史事件序列中,获取截至上一时刻的事件序列特征;利用新的交易事件中的交易关系更新基上一时刻的全局交易关系图,利用新的交易事件中的交易实体关系更新上一时刻的局部实体交互图;对全局交易关系图和局部实体交互图进行并行学习,分别获取交易订单的嵌入特征和交易实体节点的嵌入特征,将两者拼接后与当前事件时序特征进行聚合,获取风险识别特征,将其用于识别团伙欺诈概率。本发明通过并行图学习,能够捕捉跨层次、跨关系的复杂图特征,增强了对团伙行为的识别,使系统能够发现并预防跨交易、跨账户的欺诈行为。
技术关键词
嵌入特征 序列特征 欺诈交易检测方法 实体 节点 关系 识别特征 订单 时序特征 团伙欺诈风险 多层感知机 标签传播算法 模块 矩阵 可读存储介质 编码器