摘要
本申请公开了一种电信欺诈识别方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及人工智能技术领域，方法包括：构建电信用户的第一通信行为异质图；将各节点的第一欧式特征通过多曲率参数化的指数映射至多层双曲图卷积层的第一双曲空间，得到第一双曲节点特征，其中，不同类型的节点分配不同的曲率参数；在多层双曲图卷积层内，对第一双曲节点特征进行更新，得到嵌入矩阵；通过半监督学习方式结合嵌入矩阵，优化包含多层双曲图卷积层的多曲率双曲异质图神经网络模型的模型参数，得到训练好的多曲率双曲异质图神经网络模型；基于训练好的多曲率双曲异质图神经网络模型输出节点欺诈概率，以识别电信欺诈用户，从而提高电信场景中欺诈识别的准确性和效率。
