交通银行股份有限公司王光中获国家专利权
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龙图腾网获悉交通银行股份有限公司申请的专利一种基于时序图表征学习的金融行为模式分析预测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：CN116541755B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310309220.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于时序图表征学习的金融行为模式分析预测方法是由王光中;钱菲;陈浩然设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于时序图表征学习的金融行为模式分析预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于金融交易安全技术领域，具体涉及一种基于时序图表征学习的金融行为模式分析预测方法，包括以下步骤：获取交易流水数据；基于事件编码器与时间编码器得到流水嵌入向量；基于自回归模型对流水嵌入向量进行学习，并通过自监督对比学习训练，得到表征矩阵；构建交互图，并使用图神经网络对图结构特征上的节点交互进行建模，构成图增强模块，对表征矩阵进行增强；构建机器学习分类模型，实现金融行为模式分析预测。与现有技术相比，本发明能够自动从海量信息中充分捕捉更复杂、抽象的信息，挖掘账户流水和标签之间隐含的时序、交互和业务关联，在缺乏业务专家经验分析的情况下实现模型快速广泛应用。
本发明授权一种基于时序图表征学习的金融行为模式分析预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序图表征学习的金融行为模式分析预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取交易流水数据； 将每条交易流水数据的业务特征与时序特征分别输入到事件编码器与时间编码器中，得到流水嵌入向量； 基于自回归模型对流水嵌入向量进行学习，并通过自监督对比学习训练，得到表征矩阵； 以流水数据中账户和交易对手作为节点，交易流水作为连边，构建交互信息图； 使用图神经网络对图结构特征上的节点交互进行建模，构成图增强模块，基于图增强模块对表征矩阵进行增强，得到图神经网络的权重矩阵； 基于增强后的表征矩阵和账户标签构建机器学习分类模型，得到机器学习分类模型的权重矩阵； 通过反向传播更新机器学习分类模型的权重矩阵和图神经网络的权重矩阵，对模型进行训练，实现金融行为模式分析预测。
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