摘要
本申请公开了一种基于多模态数据分析的异常交易检测方法及系统,包括:通过时间窗口对齐机制对交易金额序列、账户特征数据和设备信息进行同步处理,得到多模态交易数据集;根据资金流向关系和账户关联性分别构建交易网络图和账户关系图;利用加权图卷积网络提取交易空间特征和账户空间特征;通过交易时序敏感门控循环单元进行时序建模,得到交易时序向量和账户时序向量;基于交易金额分布对比学习进行特征增强,输入分类器得到异常交易识别结果。本申请解决了现有多模态异常交易检测方法中跨模态数据时序不对齐、交易金额敏感性建模不足、时序依赖关系捕获不准确以及异常特征区分能力不强的技术问题。
技术关键词
多模态数据分析
交易检测方法
账户
门控循环单元
空间特征提取
序列
交易特征
同步设备
神经网络分类器
节点
时序依赖关系
资金
时间同步
矩阵
快照
系统为您推荐了相关专利信息
账户
信用评估模型
风险评估模型
管理方法
数学计算模型
Stacking集成学习
欺诈检测方法
欺诈检测装置
风险识别模型
金融
语音支付系统
语音输入模块
语音识别模块
支付平台
互联网
大语言模型
分析方法
多模态数据分析
教师
课堂场景
数据可视化
场景化数据
可视化大屏
银行设备
人脸