基于多模态数据的异常客户识别方法、装置、设备及介质

本发明涉及数据分析技术领域，可应用于金融科技、医疗健康等业务系统平台中，公开了一种基于多模态数据的异常客户识别方法、装置、设备及介质，包括：根据多源数据构建目标客户对应的异构网络图；根据交易检测需求提取异构网络图中的子图模式，提取子图模式对应的文本语义特征及图像特征；将文本语义特征及图像特征进行特征融合，利用时间序列分析目标融合特征对应的异常模式；利用增量学习实时更新目标客户的多源数据，根据更新后的多源数据对预设的联邦学习模型的模型参数进行更新；利用更新后的联邦学习模型对异常模式进行分值分析，当目标分值大于预设的分值阈值时，将目标客户确定为异常客户。提升异常客户识别的准确性。