一种基于知识图谱特征的银行交易数据图数据库分析方法

本发明公开了一种基于知识图谱特征的银行交易数据图数据库分析方法，步骤为S1：数据准备：收集银行内部的交易流水数据，对数据进行预处理，去除无效或重复的交易记录，对敏感信息进行脱敏处理；S2：图谱建立：使用图数据库建立交易流水图谱，账户作为节点，交易作为边，存储交易金额属性信息；S3：特征工程：基于图谱结构，计算账户节点的多种中心性度量、进行社区检测、计算相似性度量；S4：模型训练：利用LightGBM机器学习算法训练模型；S5：预测应用：利用训练好的模型对未知数据进行预测，对预测结果进行后处理。本发明提升了机器学习模型在处理金融交易数据时的准确性，为金融机构提供更为精准的风险管理和欺诈检测手段。