大数据异常行为的风险检测方法、装置、设备及介质

本申请公开一种大数据异常行为的风险检测方法、装置、设备及介质，方法包括：通过终端设备采集的用户行为数据、环境传感器数据及外部事件数据，构建包含时间戳、地理位置和行为特征的时空行为元组；将所述时空行为元组输入神经网络模型，生成表征用户行为模式的画像特征向量；对所述画像特征向量进行时序转换，通过多尺度Transformer模型输出异常概率值；基于所述异常概率值，聚类同区域同时段的行为数据，结合所述外部事件数据构建因果关联图谱；根据所述因果关联图谱，计算环境因素的贡献权重，根据所述贡献权重确定风险标签。通过对用户的时空行为元组的分析，提高异常行为检测和风险防控能力。