摘要
本申请实施例提供一种异常交易账户识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品。涉及人工智能领域。该方法包括:获取待识别账户在待识别时间段内的交易流水数据;提取交易流水数据对应的交易时间序列特征,并采用至少一种无监督学习算法基于交易流水数据确定对应的交易行为特征;将交易时间序列特征与至少一种交易行为特征进行融合,以获得目标交易特征;采用训练至收敛的异常交易账户识别模型并基于目标交易特征对待识别账户是否为异常交易账户进行识别,以获得第一识别结果。本申请的方法通过人工特征和算法提取的特征进行融合,以增加异常交易信息,可以根据对融合特征的充分挖掘账户交易中的异常行为,提升异常交易账户识别的准确率。
技术关键词
无监督学习算法
时间序列特征
交易特征
账户识别方法
流水
计算机执行指令
监督学习模型
软件即服务SaaS平台
阶段
数据
样本类别标签
梯度提升机
时间段
可读存储介质
计算机程序产品
对象
处理器通信
系统为您推荐了相关专利信息
风险预测方法
影像特征数据
围术期
风险预测模型
时间序列形式
网络变压器
吹风设备
超声清洗机
链式输送机
流水线
模型构建系统
预测特征
时序特征
子模块
多模型协同
土壤有机质含量
大数据分析方法
作物生长状态
动态
农业