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龙图腾网获悉电子科技大学;西南财经大学申请的专利一种基于上下文的多重金融关系图欺诈节点检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119249279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411401960.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于上下文的多重金融关系图欺诈节点检测方法是由熊文军;王潇潇设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文的多重金融关系图欺诈节点检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于上下文的多重金融关系图欺诈节点检测方法，属于图数据挖掘技术领域。包括如下步骤：数据集预处理；计算节点级全局上下文特征；在任一关系图中，利用节点级全局上下文特征计算任意边的权重，过滤噪声边；在任一关系图中，使用GCN学习任意节点在指定关系图下的语义特征；综合节点原始特征，全局上下文特征和指定关系图下的语义特征，通过多层感知机得到节点的最终特征表示；利用交叉熵损失反向传播，更新所有可训练参数来训练模型。本发明有效利用全局上下文特征指导不同关系图下的特征学习，并综合全局特征与不同关系图下的节点语义特征，能达到较好的欺诈节点识别效果，无需过度调参即可在快速获取测试集上的高准确率分类。

本发明授权一种基于上下文的多重金融关系图欺诈节点检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文的多重金融关系图欺诈节点检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：基于金融领域数据构建的图结构数据集预处理：在每个关系图内，将节点在此关系图下的邻居划分为5个集合，分别为：一阶已知标签的正类节点集，一阶已知标签的负类节点集，二阶已知标签的正类节点集，二阶已知标签的负类节点集，二阶未知标签的节点集；对每个邻域节点集合进行平均池化后，组合得到该节点的邻域池化特征矩阵； 步骤S2：为每个节点计算全局上下文特征：利用邻域池化特征矩阵和注意力机制为每个节点生成全局上下文特征； 步骤S3：在每个关系图内，利用全局上下文特征计算边的权重，过滤掉噪声边：利用连边两侧节点的原始特征与全局上下文特征，计算连边的权重； 步骤S4：在每个关系图内，在过滤噪声边之后，为每个节点计算该关系图下的语义特征； 步骤S5：将节点自身特征，节点的全局上下文特征，节点在任意关系图下的语义特征横向拼接，通过多层感知机MLP得到节点的最终特征表示； 步骤S6：将节点的最终特征表示经过多次乘以权重矩阵并加上偏置后，维度数量变为2，用于预测节点是正类节点或负类节点的概率；结合概率与真实标签计算损失函数，损失函数是交叉熵损失函数；通过梯度反向传播更新参数训练模型；利用交叉熵损失反向传播，更新所有可训练参数来训练模型； 步骤S7：使用训练的模型检测欺诈节点；利用训练的模型为任意节点计算预测概率分布，对于这个2维的向量，默认当第1维对应的数字更大时，该节点被认为属于正常节点，当第2维对应的数值更大时，该节点被认为属于欺诈节点。

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