交易异常识别方法、装置、设备、介质和程序产品

本公开提供了一种交易异常识别方法、装置、设备、介质和程序产品，可以应用于大数据技术领域和金融领域。该方法包括：将与实时交易操作关联的待识别数据输入预先训练的预测模型，以便对待识别数据进行异常行为预测，输出预测值；基于预测值和预设分类阈值，确定识别结果，识别结果用于指示待识别数据是否存在异常行为；预测模型的预先训练包括以下操作：获取与多个历史交易操作关联的历史样本数据；基于多个历史交易操作中每个历史交易操作的异常有效性，确定每个历史交易操作关联的历史样本数据的有效性相关系数；将有效性相关系数确定为历史样本数据的标签；基于历史样本数据的标签和历史样本数据，训练预测模型。