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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利利用混合生成式对抗网络的流水数据生成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：CN120013665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510008963.4，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权利用混合生成式对抗网络的流水数据生成方法是由叶广楠;张立锋;崔毅浩;刘森;柴洪峰设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用混合生成式对抗网络的流水数据生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种利用混合生成式对抗网络的流水数据生成方法，对原始交易流水数据中的重复交易进行了聚合并将其结构化，生成原始交易网络图，将其用于图生成模块的训练，因此图生成模块能够学习到真实交易网络结构中的拓扑结构特征，生成接近真实的交易网络结构；进一步，由于分别通过图生成模块和表格数据生成模块生成了交易网络图和交易流水数据，再将其进行整合得到优化后的数据，通过两个模块的有机结合，能够生成既保留数据分布特征又具备真实交易结构的高质量合成数据，弥补了现有的深度学习模型难以捕捉交易流水数据的结构特征性的短板，进一步提高了交易流水数据的合成质量。

本发明授权利用混合生成式对抗网络的流水数据生成方法在权利要求书中公布了：1.一种利用混合生成式对抗网络的流水数据生成方法，其特征在于，采用混合生成式对抗网络模型，该模型包括预处理模块、图生成模块、表格数据生成模块和整合模块，该方法包括以下步骤： 步骤S1，所述预处理模块对原始交易流水数据中的重复交易进行聚合以及结构化，生成原始交易网络图； 步骤S2，利用由所述原始交易网络图构成的数据集对所述图生成模块进行训练，并通过训练好的所述图生成模块生成交易网络图，所述表格数据生成模块基于输入的所述原始交易流水数据生成交易流水数据； 步骤S3，所述整合模块对所述交易网络图和所述交易流水数据进行整合，得到优化的交易流水数据， 其中，在步骤S1中，对所述原始交易流水数据中的所述重复交易进行聚合，并对所述重复交易的交易次数进行计数，从而得到聚合数据， 将所述聚合数据中的结构信息作为节点，交易关系作为边，所述交易次数作为所述边的权重信息构建所述原始交易网络图， 所述图生成模块包括： 采样单元，对所述原始交易网络图进行采样，得到真实随机游走序列；以及 生成器和判别器，基于所述真实随机游走序列以及所述生成器的生成结果进行交替学习，以使所述生成器捕捉所述原始交易网络图中的拓扑结构特征。

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