[发明专利]基于多模混合深度学习的ICO项目欺诈自动判别方法在审
| 申请号： | 201811535291.9 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109658245A | 公开（公告）日： | 2019-04-19 |
| 发明（设计）人： | 黄步添;刘振广;王从礼;杨红星;石太彬;俞之贝 | 申请（专利权）人： | 杭州云象网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06Q40/06;G06Q30/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 王琛 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模混合深度学习的ICO项目欺诈自动判别方法，包括步骤：(1)抽取ICO项目的多模信息作为特征输入；(2)构建层次化深度学习网络，基于当前已有的ICO项目作为训练样本对深度学习模型进行训练；(3)将需要判别的ICO项目特征输入已训练好的层次化深度学习模型，如输出为0则判别该项目为欺诈项目，否则判别该项目为非欺诈项目。依此本发明可以解决自动判别ICO新项目是否为欺诈项目的问题，添补当前针对该问题的方法欠缺，同时能够帮助投资者判别欺诈性的ICO项目使其免受资金损失，可以协助监管部门进行ICO项目欺诈的自动预警。 | ||
| 搜索关键词： | 欺诈 自动判别 层次化 多模 学习 多模信息 监管部门 特征输入 项目特征 训练样本 资金损失 自动预警 新项目 构建 抽取 输出 网络 帮助 | ||
【主权项】：
1.一种基于多模混合深度学习的ICO项目欺诈自动判别方法，包括如下步骤：(1)抽取ICO项目的多模信息作为特征输入，所述ICO项目包括已有的ICO项目以及需要判别的ICO项目；(2)构建层次化的深度学习网络模型，基于当前已有的ICO项目特征作为训练样本对该深度学习网络模型进行训练；所述深度学习网络模型从输入到输出依次由layer1层、LSTM、layer2层、layer3层、两个全连接层以及Softmax层依次连接构成；(3)将需要判别的ICO项目特征输入至已训练好的深度学习网络模型，输出即为该ICO项目的欺诈性判别结果，输出结果为0则表示该ICO项目判别为欺诈项目，输出结果为1则表示该ICO项目判别为非欺诈项目。
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