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龙图腾网获悉第四范式(北京)技术有限公司申请的专利异常交易识别模型的训练方法、异常交易识别方法及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：CN116308370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202111542787.0，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权异常交易识别模型的训练方法、异常交易识别方法及装置是由李旭设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常交易识别模型的训练方法、异常交易识别方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供一种异常交易识别模型的训练方法、异常交易识别方法及装置，所述异常交易识别模型的训练方法包括：获取基础样本集，其中，基础样本集中的每条交易样本包括交易信息和样本标签，样本标签指示交易样本为异常交易的黑样本或为正常交易的白样本；对基础样本集中的交易样本的样本标签进行修正，得到训练样本集；对训练样本集进行特征提取，得到训练特征集；基于训练特征集，训练异常交易识别模型。根据本公开的异常交易识别模型的训练方法、异常交易识别方法及装置能够基于训练的异常交易识别模型识别异常交易，解决了传统的基于专家规则的识别方法中无法对复杂、庞大的交易数据进行处理的问题，能够提高异常交易识别效率和准确性。

本发明授权异常交易识别模型的训练方法、异常交易识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种异常交易识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取基础样本集，其中，所述基础样本集中的每条交易样本包括交易信息和样本标签，样本标签指示交易样本为异常交易的黑样本或为正常交易的白样本； 对所述基础样本集中的交易样本的样本标签进行修正，得到训练样本集； 对所述训练样本集进行特征提取，得到训练特征集； 基于所述训练特征集，训练异常交易识别模型， 其中，所述训练特征集包括强关联训练特征子集和至少一个弱关联训练特征子集，所述训练异常交易识别模型包括：最终模型和至少一个弱关联模型， 其中，基于所述训练特征集，训练异常交易识别模型的步骤包括： 利用所述至少一个弱关联训练特征子集一一对应地对所述至少一个弱关联模型进行训练，以得到至少一个训练好的弱关联模型； 将所述至少一个弱关联训练特征子集一一对应地输入到所述至少一个训练好的弱关联模型，以从每个训练好的弱关联模型输出第二特征得分集，所述第二特征得分集包括弱关联训练特征子集中的每个训练样本为黑样本的概率得分； 利用所述强关联训练特征子集和从所述至少一个弱关联模型输出的第二特征得分集，对所述最终模型进行训练，其中，所述最终模型的输出作为所述异常交易识别模型的输出， 其中，每个弱关联训练特征子集包括：与异常交易无直接关联的聚合特征，不同弱关联训练特征子集包括的聚合特征的特征维度不完全相同； 其中，每个强关联训练特征子集包括：与异常交易有直接关联的聚合特征； 其中，与异常交易有无直接关联指的是是否可以通过聚合特征直接确定交易是否为异常交易。

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