基于多模态图学习的财务欺诈预测方法、装置及存储介质

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基于多模态图学习的财务欺诈预测方法、装置及存储介质
申请号:CN202510457633
申请日期:2025-04-14
公开号:CN120338827A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于多模态图学习的财务欺诈预测方法、装置及存储介质,包括:将各个目标时段内的目标企业以及与目标企业关联的对象作为节点,并将目标企业与各个对象之间的关联关系作为边,构建分别与各个目标时段对应的多个图结构;确定与多个图结构中的各个节点对应的第一特征向量;比对相邻目标时段的图结构并确定图结构之间的差异信息,基于差异信息生成对应的多个变更图结构;以及将多个图结构和多个变更图结构输入至预先训练的欺诈预测模型,并基于欺诈预测模型输出的欺诈概率,判断目标企业是否存在欺诈行为。
技术关键词
节点 企业 多模态 神经网络模型 网络结构 对象 多层感知机 财务 预测装置 数据 处理器 注意力机制 关系 模块 存储器 程序 指令
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