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龙图腾网获悉北京易联达商务服务有限公司申请的专利一种基于图神经网络节点分类进行团伙识别的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：CN116541792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310587940.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于图神经网络节点分类进行团伙识别的方法是由李鹏飞;王欣;宾华;于树锋设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络节点分类进行团伙识别的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络节点分类进行团伙识别的方法，实现了基于图卷积神经网络来进行节点分类的预处理以及邻接矩阵到邻接列表的优化。在此过程中，对graphsage进行了调优，并且针对graphsage预测出来的黑样本进行团伙识别，据此可以对团伙数量超过一定阈值的客户采取管控措施，可以一定程度上减少模型误判率。

本发明授权一种基于图神经网络节点分类进行团伙识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络节点分类进行团伙识别的方法，其特征在于，具体过程为： S1、准备数据，所述数据包括账户信息和账户的交易行为数据； S2、针对账户的交易行为数据衍生并构造出特征，合为一张宽表，交易行为构成点和边的关系，构造出图交易关系表，作为图关系结构； S3、节点特征预处理，所述预处理包括缺失值和异常值处理以及特征相关性去重； S4、进行特征可视化、类别编码以及卡方分箱，其中，卡方分箱时将特征的缺失值单独放一箱，特征的异常值与其他值合并为一箱； S5、将特征映射到分箱后，将每箱映射为一个单独的特征转置，进行ont-hot编码，并在相关性剔除以及数据集中度剔除之后，作为节点的特征输入；节点即为账户； S6、根据账户信息以及交易关系生成节点特征，根据黑白样本生成标签元组，根据账户之间的交易关系生成交易和交易对手方的邻接矩阵、以及交易和交易时候使用的设备号的邻接矩阵、节点与边的连接字典，生成随机样本构建训练集、测试集、验证集； S7、使用GraphSAGE构建图卷积神经网络节点分类模型，将节点自身的特征与采样的邻居节点特征分别进行一次线性变换，然后将两者concat，再进行一次线性变换得到目标节点的特征表示，最后利用得到的目标节点的特征表示进行下游的任务；模型训练时，无监督训练可用NCELoss,有监督分类训练可用交叉熵，创建图，将矩阵元组转到GPU中，创建输入维度，以及sagegcn层，用python中的dgl库构建节点分类模型，得到预测概率； S8、分类结果中1为黑样本，0为正样本；对预测出来的分类结果为1的账户，在用一个唯一的标签初始化每个节点之后，利用标签传播算法重复地将一个节点的标签社群化为该节点的相邻节点中出现频率最高的标签；当每个节点的标签在其相邻节点中出现得最频繁时，算法就会停止；该算法是异步的，因为每个节点都会在不等待其余节点更新的情况下进行更新，利用账号交易时的转账，首先生成账号节点，然后生成账号交易时使用的设备号节点，生成账号-设备号关系网络，得到社区团伙，对节点进行分析。

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