异常交易数据的识别方法及装置

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异常交易数据的识别方法及装置
申请号:CN202510986315
申请日期:2025-07-17
公开号:CN120910414A
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种异常交易数据的识别方法及装置,涉及大数据技术领域,其中该方法包括:将待识别异常交易数据中的不同特征类型字段输入差异化数据检测模型池,根据不同特征类型字段匹配不同类型异常字段预测模型来检测不同特征类型字段得到多个字段预测值;模型池中包括多个不同类型异常字段预测模型,每一预测模型根据不同历史特征类型字段与字段基准值之间的关系样本数据预先训练生成;将多个字段预测值输入异常交易数据检测模型,得到待识别异常交易数据的检测结果;异常交易数据检测模型根据历史多个字段基准值与检测结果之间的关系样本数据预先训练生成。本发明可以精准识别异常交易数据质量问题,提高了异常交易监管报送数据质量。
技术关键词
字段 LSTM神经网络模型 ARIMA模型 文本 节假日效应 深度学习模型 样本 融合特征 识别方法 计算机程序产品 非线性 序列 关系 BERT模型 处理器 可读存储介质 数值 多项式 大数据技术
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