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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东省市场监管监测中心申请的专利一种基于关联分析的异常交易识别方法及系统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：CN120509963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510610589.5，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权一种基于关联分析的异常交易识别方法及系统是由丁青艳;范孟博;陈新;梁娜;付云骁设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关联分析的异常交易识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于关联分析的异常交易识别方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：收集用户在各个交易平台上历史正常行为模式数据，并建立跨平台正常行为模式库；提取当前交易数据中的交易活动特征；将当前交易数据中的交易活动特征与跨平台正常行为模式库中的交易活动特征，进行跨平台关联分析，计算当前交易的异常交易指数；判断异常交易指数是否小于预设值；若是，初步标记为正常交易；否则，对当前交易进行人工审核；将初步标记为正常交易所对应的交易活动特征转化为综合特征向量，输入至卷积神经网络，输出交易识别结果；对异常交易进行人工审核；对正常交易的交易行为数据存入跨平台正常行为模式库。

本发明授权一种基于关联分析的异常交易识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于关联分析的异常交易识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1：收集用户在各个交易平台上的历史正常行为模式数据； S2：对所述历史正常行为模式数据进行分析，建立跨平台正常行为模式库，具体包括： S201：对所述历史正常行为模式数据进行数据清洗，去除数据中的无关和不准确的部分； S202：从数据清洗后的历史正常行为模式数据中选择用于区分正常交易与异常交易的代表特征作为交易活动特征； S203：根据历史正常行为模式数据中的交易活动特征，使用数据挖掘算法，提取出典型交易模式； S204：结合各个所述典型交易模式，建立所述跨平台正常行为模式库； S3：获取当前交易数据，所述交易数据由各个交易平台提供； S4：提取当前交易数据中的交易活动特征； S5：通过对比当前交易数据中的交易活动特征与跨平台正常行为模式库中的交易活动特征，进行跨平台关联分析，计算当前交易的异常交易指数，具体包括： S501：使用哈明距离，计算当前交易活动中的静态特征和跨平台正常行为模式库中的静态特征之间的相似性； 哈明距离的计算方式为： 1 其中，表示哈明距离，表示两个静态特征x和y之间的差异，表示二进制序列x中的第i个元素，表示二进制序列y中的第i个元素，表示指示函数，指示函数的作用是对比两个序列在对应位置的字符或比特是否相同，不相同则加1，相同则加0，g表示字符串的长度； S502：使用余弦相似度，计算当前交易活动中的动态特征和跨平台正常行为模式库中的动态特征之间的相似性； 余弦相似度的计算公式为： 2 3 其中，表示当前交易活动中的动态特征与历史正常行为模式中的动态特征之间的余弦相似度，A表示当前交易活动中的动态特征，B表示历史正常行为模式中的动态特征，表示模，表示当前交易活动中的第i个动态特征，表示历史正常行为模式中的第i个动态特征，n表示特征总数量； S503：结合各个静态特征和动态特征的相似性，计算当前交易活动的匹配得分： 4 其中，表示第j个交易活动的匹配得分，表示第j个交易活动的特征，表示正常行为模式库中对应活动的特征，表示第i个特征的权重，n表示特征总数量； S504：对各个当前交易活动的匹配得分进行加权平均，得到当前交易的所述异常交易指数： 5 其中，S表示当前交易的异常交易指数，表示第j个交易活动的匹配得分，表示第j个交易活动的重要性权重，表示正常行为模式的标签，表示正常行为模式，表示异常行为模式，m表示交易活动总数； S6：判断所述异常交易指数是否小于预设异常交易指数；若是，将当前交易初步标记为正常交易，进入下一步；否则，将当前交易标记为异常交易，并对当前交易进行人工审核； S7：将初步标记为正常交易的交易数据所对应的交易活动特征转化为综合特征向量； S8：将所述综合特征向量输入至卷积神经网络，输出交易识别结果；以交叉熵损失函数作为所述卷积神经网络的损失函数；通过改进的Adam优化器对所述卷积神经网络进行优化，直至所述交叉熵损失函数的函数值小于预设函数值； S9：在所述交易识别结果为异常交易的情况下，对当前交易进行人工审核；在所述交易识别结果为正常交易的情况下，将当前交易发生的行为数据存入所述跨平台正常行为模式库。

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山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东省市场监管监测中心，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路东首科学院路19号；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”。

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