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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建立风险识别模型的方法、风险识别的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：CN115293247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202210859441.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权建立风险识别模型的方法、风险识别的方法及对应装置是由李金膛;陈亮;田胜;朱亮;吴若凡;但家旺;孟昌华;王维强设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本建立风险识别模型的方法、风险识别的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建立风险识别模型的方法、风险识别的方法及对应装置。其中方法包括：获取利用用户在N个时刻的网络行为数据构建的N个时刻的异构网络图，所述节点中的部分节点被标注有是否存在预设类型风险的标签；利用所述N个时刻的异构网络图训练得到所述风险识别模型，其中所述风险识别模型包括图神经网络、脉冲神经网络、拼接网络和映射网络；所述训练目标包括：最小化所述风险识别模型对节点的风险识别结果与标签之间的差异。本申请将图神经网络与脉冲神经网络结合，提出了基于脉冲神经网络的风险识别模型来捕捉动态图数据的结构和时序信息，以使得基于用户网络行为数据的风险识别更加准确。

本发明授权建立风险识别模型的方法、风险识别的方法及对应装置在权利要求书中公布了：1.一种建立风险识别模型的方法，其特征在于，该方法包括： 获取利用用户在N个时刻的网络行为数据构建的N个时刻的异构网络图，所述异构网络图包括节点和边，所述节点包括行为主体和行为对象，所述边依据行为主体和行为对象之间的行为关系确定，所述N为大于1的正整数；所述节点中的部分节点被标注有是否存在预设类型风险的标签； 利用所述N个时刻的异构网络图训练得到所述风险识别模型，其中所述风险识别模型包括图神经网络、脉冲神经网络、拼接网络和映射网络；所述图神经网络利用所述N个时刻的异构网络图得到各节点在所述N个时刻的第一表征向量；所述脉冲神经网络利用各节点在所述N个时刻的第一表征向量累积并更新膜电压，得到各节点在N个时刻的脉冲序列；所述拼接网络分别针对各节点将该节点在所述N个时刻的脉冲序列进行拼接，得到该节点的第二表征向量；所述映射网络用以利用各节点的第二表征向量确定各节点的风险识别结果；训练目标包括：最小化所述风险识别模型对节点的风险识别结果与标签之间的差异； 所述图神经网络采用图采样和聚合GraphSAGE网络； 对于所述N个时刻中的每个时刻t，所述GraphSAGE网络针对各节点v，从t时刻的异构网络图中采样节点v的邻居节点以及从t时刻异构网络图相比较t-1时刻的更新图数据中采样节点v的邻居节点；所述GraphSAGE利用节点v及其采样的邻居节点的信息，确定节点v在t时刻的第一表征向量。

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