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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种时序金融网络中的动态异常子图发现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：CN119312254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411486661.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种时序金融网络中的动态异常子图发现方法是由韩笑琳;张轶焜;马晨昊;宋凌云;尚学群设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时序金融网络中的动态异常子图发现方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种时序金融网络中的动态异常子图发现方法。其中，该方法包括：获取动态金融网络，其中，动态金融网包括节点，节点和节点之间的边，节点和节点之间的边用于表征节点和节点之间至少之一的交易信息；通过近似线性时间复杂度对动态金融网络进行估计，得到不同时间切片的密集子图，对每一时间切片的密集子图的每一条边进行卡方计算，得到每一时间切片的每一条边的的卡方，将每一时间切片的密集子图中边的卡方大于或等于每一时间切片的总卡方的边对应的节点进行保留。本发明解决了现有技术只能识别金融网络中的静态异常子图，无法检测用户交易行为随时间的变化和趋势的技术问题。

本发明授权一种时序金融网络中的动态异常子图发现方法在权利要求书中公布了：1.一种时序金融网络中的动态异常子图发现方法，其特征在于，包括： 获取动态金融网络，其中，动态金融网络包括节点，节点和节点之间的边，节点和节点之间的边用于表征节点和节点之间至少之一的交易信息； 通过近似线性时间复杂度对动态金融网络进行估计，得到不同时间切片的密集子图，对每一时间切片的密集子图的每一条边进行卡方计算，得到每一时间切片的每一条边的的卡方，将每一时间切片的密集子图中边的卡方大于或等于每一时间切片的总卡方的边对应的节点进行保留，将每一时间切片的密集子图中边的卡方小于每一时间切片的总卡方的边对应的节点进行删除，得到不同时间切片的top-p异常子图； 对不同时间切片的top-p异常子图进行编码，得到不同时间切片的异常候选子图，其中，不同时间切片的异常候选子图中包含边界； 对不同时间切片的异常候选子图中的节点进行排除或扩展，得到不同时间切片的异常候选子图的异常程度； 所述不同时间切片的异常候选子图的异常程度的表达式为： 其中，为第i步时异常候选子图的异常程度，表示在第i步时异常候选子图的时间密度，hS表示在第i步时异常候选子图边的数量，Ts表示在时间s的情况下的异常候选子图，表示第i步时异常候选子图的ψ统计量； 通过将不同时间切片的异常候选子图的异常程度的增益进行最大化，得到最大化奖励； 通过最大化奖励对不同时间切片的异常候选子图进行优化，得到优化后的不同时间切片的异常候选子图。

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