| 专利号 | 2018109097528 | 申请日 | 2018-08-10 | 专利名称 | 一种基于金融时间序列特征的异常交易识别方法，设备及可读存储介质 |
| 授权日 | 2023-02-03 | 专利权人 | 哈尔滨工业大学(威海) | 发明人 | 李晓颖;王佰玲;王巍;黄俊恒;辛国栋;刘扬 |
| 主分类号 | G06Q20/40 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供一种基于金融时间序列特征的异常交易识别方法，设备及可读存储介质，能够利用疑似异常或与某些确定异常账号相关的大量待检测金融交易流水信息数据，通过神经网络模型自适应提取金融时间序列特征，然后基于神经网络中线性层和softmax层的运算进行待检测交易账号是否为传销账号的分类识别。本发明提出的异常金融交易识别方法能够基于SoftSeq2Seq‑Attention神经网络模型自适应提取金融时间序列特征，一定程度上减少了劳动密集型特征工程的投入。利用较单一类型的金融交易流水数据和较少的特征，能够取得很好的异常金融账号检测识别效果。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
