[发明专利]将大数据应用于智慧金融的异常交易识别系统在审
申请号: | 202111269886.6 | 申请日: | 2021-10-29 |
公开(公告)号: | CN113919838A | 公开(公告)日: | 2022-01-11 |
发明(设计)人: | 姚琴 | 申请(专利权)人: | 姚琴 |
主分类号: | G06Q20/38 | 分类号: | G06Q20/38;G06Q40/04 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 610000 四川省*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 数据 应用于 智慧 金融 异常 交易 识别 系统 | ||
1.一种将大数据应用于智慧金融的异常交易识别系统,其特征在于,其包括:特征提取服务器、轨迹构建服务器、异常识别服务器和数据库,其中,各服务器间具有通信连接;
在第一用户发起金融交易请求时,特征提取服务器根据第一用户的历史交易数据获取第一用户在过去预设时间段内的所有交易节点,并获取每个交易节点的交易时序特征;轨迹构建服务器根据第一用户的每个交易节点的交易时序特征构建第一交易状态轨迹;
特征提取服务器根据第二用户的历史交易数据获取第二用户在过去预设时间段内的所有交易节点,并获取每个交易节点的交易时序特征;
轨迹构建服务器根据第二用户的每个交易节点的交易时序特征确定第二用户的每个交易节点的交易分布向量,并将第二用户的每个交易节点的交易分布向量映射到图结构空间以得到第二用户的每个交易节点的交易节点分布图,然后对第二用户的每个交易节点的交易节点分布图进行图结构分解以得到第二用户的每个交易节点的交易节点分布轨迹;
轨迹构建服务器将第二用户的每个交易节点的交易节点分布轨迹分解为若干个交易关系,并根据时间戳特征将所有的交易关系进行排列以得到交易关系序列;所述交易关系包括时间戳特征和交易关系特征;
轨迹构建服务器通过线性变换函数将时间戳特征和交易关系特征映射为相同维数的特征向量空间以得到时间特征向量和交易特征向量,并将时间特征向量与交易特征向量进行内积运算以将时态特征信息融合到交易特征信息以得到第二用户的每个交易节点的时序状态序列,然后根据每个交易节点的时序状态序列中的状态时序信息将每个交易节点进行连接以得到第二用户在过去预设时间段内的第二交易状态轨迹;
异常识别服务器根据第一交易状态轨迹和第二交易状态轨迹构建第一交易拓扑图和第二交易拓扑图,并分别对第一交易拓扑图和第二交易拓扑图进行特征映射得到第一用户的交易关联区域和第二用户的交易关联区域;
异常识别服务器将第二用户的交易关联区域映射到第一用户的交易关联区域以得到第一用户与第二用户的交易重叠区域,并根据第一用户的交易关联区域、第二用户的交易关联区域和第一用户与第二用户的交易重叠区域识别交易是否异常。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述金融交易请求包括第一用户的、第二用户、时间戳和交易金额。
3.根据权利要求1或2所述的系统,其特征在于,所述第一用户为发起交易请求的用户;所述第二用户为第一用户的交易对象;所述第一用户和第二用户为在金融交易平台中拥有金融账户的人。
4.根据权利要求3所述的系统,其特征在于,特征提取服务器获取第一用户的每个交易节点的交易时序特征包括:
特征提取服务器根据第一用户的历史交易数据获取第一用户在过去预设时间段内的所有交易节点并将其作为一阶交易节点;根据每个一阶交易节点的历史交易数据获取每个一阶交易节点的所有交易节点并将其作为二阶交易节点;
特征提取服务器基于所有一阶交易节点的历史交易数据将一阶交易节点与二阶交易节点进行连接以生成若干个交易连接,并分别将每个交易连接的连接属性特征和每个交易连接所连接的一阶交易节点和二阶交易节点的节点属性特征输入卷积神经网络以输出每个交易连接的交易属性特征;
特征提取服务器将第一用户在过去预设时间段内的每个交易节点的所有交易连接的交易属性特征输入径向基神经网络以输出每个交易节点的交易状态特征,并根据每个交易节点的历史交易数据获取每个交易节点的时间状态特征;
特征提取服务器将每个交易节点的交易状态特征和时间状态特征映射到相同维度的特征向量空间以得到交易状态向量和时间状态向量,并将每个交易节点的交易状态向量与时间状态向量进行内积运算以将时间状态信息融合到交易状态信息以得到每个交易节点的交易时序特征。
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