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龙图腾网获悉金网络(北京)数字科技有限公司申请的专利一种异常交易行为识别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：CN120088046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510159900.9，技术领域涉及：G06Q40/02；该发明授权一种异常交易行为识别方法是由孙庆昊;乔鹏;王海龙设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异常交易行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种异常交易行为识别方法，属于数据处理技术领域，通过数据挖掘和机器学习算法，可以学习用户提供的历史数据与异常交易之间的关联关系，从而形成具备自动预测交易异常风险的机器学习模型，可以快速且准确地识别出潜在的异常交易行为，能够辅助用户及时发现可能存在异常的交易行为，可以实时监控和报告异常交易行为，有效提高用户的风险管理水平，防范金融欺诈和洗钱等非法行为。

本发明授权一种异常交易行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种异常交易行为识别方法，其特征在于，包括： 获取用户上传的历史数据集；其中，所述历史数据集包括历史交易数据以及该交易数据在历史时间上的异常行为标签； 当用户上传历史数据集之后，从数据库中调用机器学习模型，并根据所述历史数据集对机器学习模型进行部署，得到用户对应的机器学习模型； 在部署了用户对应的机器学习模型之后，获取用户上传的当前交易数据，并将该当前交易数据作为用户对应的机器学习模型所对应的数据，以获取当前交易存在异常的预测概率； 在当前交易存在异常的预测概率大于用户预设概率阈值时，则确定当前交易为异常交易行为，实现基于用户数据的异常交易行为识别； 从数据库中调用机器学习模型，并根据所述历史数据集对机器学习模型进行部署，得到用户对应的机器学习模型，包括： 从数据库中调用多个机器学习模型，得到候选机器学习模型； 根据所述历史数据集对每一个候选机器学习模型进行训练，得到训练之后的候选机器学习模型； 根据训练之后的候选机器学习模型，部署用户对应的机器学习模型； 根据所述历史数据集对每一个候选机器学习模型进行训练，得到训练之后的候选机器学习模型，包括： 根据所述历史数据集，采用多进程并行执行的方式对候选机器学习模型进行训练，得到训练之后的候选机器学习模型； 对候选机器学习模型进行训练，包括： 多次在参数上限与参数下限之间初始化候选机器学习模型的模型参数，得到多个模型参数个体； 根据所述历史数据集，获取每个模型参数个体对应的损失函数值，并根据每个模型参数个体对应的损失函数值，确定最优参数个体以及最差参数个体； 以所述最差参数个体为基础，对模型参数个体进行局部细微搜索，以获取局部细微搜索之后的模型参数个体； 针对局部细微搜索之后的模型参数个体，以所述最优参数个体为基础，对模型参数个体进行解空间扩散搜索，得到扩散搜索之后的模型参数个体； 针对扩散搜索之后的模型参数个体，对模型参数个体进行解空间全局搜索，得到全局搜索之后的模型参数个体； 判断当前训练次数是否到达最大训练次数，若是，则以全局搜索之后的模型参数个体作为候选机器学习模型对应的最终模型参数，得到训练之后的候选机器学习模型，否则返回获取损失函数值的步骤。

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