一种基于多源风险异常行为数据融合分析的风险异常行为事件识别方法

本发明提出了一种基于多源风险异常行为数据融合分析的风险异常行为事件识别方法，包括：S1：获取异常行为标签数据；S2：构建知识图谱本体结构；S3：将异常行为标签数据的结构化数据中涉及到的实体、属性和关系抽取到构建的知识图谱本体结构中；S4：针对构建的知识图谱本体结构，对图谱数据进行编码，获得对应模态特征；针对知识图谱本体结构的结构化数据，对应各个来源分别采用对应的特征编码方法进行编码，获得对应模态特征；S5：将获得的模态特征输入映射到同一个向量空间进行对齐融合；S6：微调训练获得异常风险行为识别模型LLM；S7：将融合后的多模态特征叠加指定输入给LLM，引导LLM根据指定输入的提示生成相应的输出或决策。