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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利风险识别方法、模型训练方法及对应装置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：CN116342290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310264151.7，技术领域涉及：G06Q40/06；该发明授权风险识别方法、模型训练方法及对应装置是由但家旺;柴子炜;王宝坤;田胜;胡逸飞;孟昌华设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本风险识别方法、模型训练方法及对应装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了一种风险识别方法、模型训练方法及对应装置。主要技术方案包括：获取利用用户的网络行为数据构建的网络图，网络图包括节点和边，节点为网络行为，两个节点之间的边为两个网络行为对应的相同用户；利用子网提取模型从网络图中提取目标节点对应的子网络；利用风险识别模型确定目标节点在子网络中的第一特征表示以及在网络图中的第二特征表示，利用第一特征表示和第二特征表示识别目标节点的风险信息，风险信息包括该目标节点对应的网络行为是否为风险行为，或者该目标节点对应的网络行为的风险等级信息。通过本说明书实施例能够提高对用户网络行为风险识别的准确性和可解释性。

本发明授权风险识别方法、模型训练方法及对应装置在权利要求书中公布了：1.一种风险识别方法，其中，所述方法包括： 获取利用用户的网络行为数据构建的网络图，所述网络图包括节点和边，所述节点为网络行为，两个节点之间的边为两个网络行为对应的相同用户； 利用子网提取模型从所述网络图中提取目标节点对应的子网络； 利用风险识别模型确定所述目标节点在所述子网络中的第一特征表示以及在所述网络图中的第二特征表示，利用所述第一特征表示和所述第二特征表示识别所述目标节点的风险信息，所述风险信息包括该目标节点对应的网络行为是否为风险行为，或者该目标节点对应的网络行为的风险等级信息； 其中，所述利用子网提取模型从所述网络图中提取目标节点对应的子网络包括：利用所述子网提取模型在每一轮迭代中执行以下步骤，直至达到预设的迭代次数： 确定当前已选出的子网络的特征表示； 在第一轮迭代中将所述目标节点作为当前节点，在其他轮迭代中将上一轮迭代加入子网络的节点作为当前节点，确定当前节点在所述网络图中的第二特征表示； 利用当前已选出的子网络的特征表示和所述当前节点的第二特征表示，得到当前节点的第一特征表示； 确定当前节点的第一特征表示与当前节点的各下一跳邻居节点在所述网络图中的特征表示之间的第一相似度，确定对应第一相似度满足预设相似度要求的邻居节点加入子网络作为本轮迭代选出的子网络； 其中，利用所述第一特征表示和所述第二特征表示识别所述目标节点的风险信息包括： 对目标节点的第一特征表示进行自注意力处理，得到目标节点的第三特征表示； 利用目标节点的第二特征表示进行自注意力处理，得到目标节点的第四特征表示； 对所述目标节点的第三特征表示和第四特征表示进行整合，得到所述目标节点的第五特征表示； 利用所述目标节点的第五特征表示进行分类，得到所述目标节点的风险信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人支付宝(杭州)信息技术有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。