[发明专利]基于交易规律识别的异常交易检测方法及装置有效
| 申请号： | 201910467135.1 | 申请日： | 2019-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110263827B | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 高博;闫晔 | 申请（专利权）人： | 中国工商银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q40/04 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 任默闻;王天尧 |
| 地址： | 100140 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于交易规律识别的异常交易检测方法及装置，其中，该方法包括：获取待检测交易的交易明细数据，生成待检测时间序列；根据待检测时间序列，以及预先训练生成的交易历史规律量化识别模型，得到待检测交易对应的历史规律量化要素评估值和历史时间序列；根据待检测时间序列和历史规律量化要素评估值，确定待检测时间序列的平均信息量；根据待检测时间序列和历史时间序列之间的相关系数值、交易数据变化系数值，平均信息量，确定待检测交易下各异常情况的经营单位占比，以及待检测交易的整体异常度评分。上述技术方案实现了定量识别多种不同类型的异常交易，提高了异常交易检测的准确度和效率，保证了系统的可靠性和有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 交易 规律 识别 异常 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于交易规律识别的异常交易检测方法，其特征在于，包括：在接收到用户输入的异常交易检测请求后，根据请求参数，获取待检测交易的交易明细数据；根据交易明细数据，生成待检测时间序列；根据所述待检测时间序列，以及预先训练生成的交易历史规律量化识别模型，得到待检测交易对应的历史规律量化要素评估值和历史时间序列；所述交易历史规律量化识别模型根据多个历史规律样本预先训练生成，历史规律为多个趋势阶段的集合；根据待检测交易对应的待检测时间序列和历史规律量化要素评估值，确定待检测时间序列的平均信息量；所述平均信息量代表待检测交易的当前运行状态与历史规律之间的差异程度；根据待检测时间序列和历史时间序列之间的相关系数值、交易数据变化系数值，所述平均信息量，以及预设平均信息量、预设相关系数值和预设交易数据变化系数值，确定待检测交易下各异常情况的经营单位占比，以及待检测交易的整体异常度评分；所述待检测交易下各异常情况的经营单位占比，以及待检测交易的整体异常度评分作为异常交易检测结果输出给用户。
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