异常金融用户检测方法、装置和异常金融用户检测系统

本申请提供了一种异常金融用户检测方法、装置和异常金融用户检测系统，该方法包括：建立异质图模型，异质图模型包括多条元路径；构建各元路径对应的正样本矩阵，并采用随机掩码算法对各正样本矩阵进行处理，得到多个负样本矩阵，正样本矩阵用于描述元路径中各用户节点之间是否存在金融交易关系；根据多个正样本矩阵和对应的负样本矩阵采用对比学习方法对图神经网络模型进行训练，得到异常检测模型；将所有的正样本矩阵输入至异常检测模型，得到各用户节点的异常概率，异常概率用于表示用户节点对应的用户属于异常用户的概率。该方法解决了现有技术中因标签数据稀缺而导致的对异常用户检测准确率较低的问题。