一种网络交易违法行为预测方法、电子设备及存储介质

本发明涉及数据处理技术领域，更具体地，涉及一种网络交易违法行为预测方法、电子设备及存储介质。所述方法通过融合多尺度时间卷积网络即TCN、多头不确定性感知差分注意力机制MUDA和倒置Transformer结构iTransformer的深度时序建模框架，实现局部与全局信息的统一建模，显著提升对周期性波动与突发行为的感知与预测稳定性。该方法面向电子商务平台中交易数据的多变量非平稳序列建模任务，通过联合局部与全局特征提取机制，在保持高精度的同时提升模型对异常行为的感知能力与泛化能力。