[发明专利]一种基于对比学习和解耦图神经的欺诈检测和信用评估方法在审
| 申请号： | 202311033556.6 | 申请日： | 2023-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN116862667A | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 陈刚;马治国 | 申请（专利权）人： | 杭州自旋科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06Q40/03 | 分类号： | G06Q40/03;G06F18/22;G06F17/16;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于对比学习和解耦图神经的欺诈检测和信用评估方法。本发明步骤如下:步骤1、建立多关系图；步骤2、构建欺诈检测网络FTNet‑1；步骤2.1计算对比相似度；步骤2.2进行对比学习；步骤2.3进行一致性邻居采样；步骤2.4增强多关系聚合；步骤3、构建信用评估网络FTNet‑2；步骤3.1特定视角嵌入；步骤3.2交叉视角融合；步骤4、训练FTNet，FTNet由两个子网组成，FTNet‑1为欺诈检测网络，FTNet‑2为信用评估网络。该方法可以广泛应用于电子商务、金融等领域，为保护交易安全、提升用户信任和促进经济发展提供了一种新的技术解决方案，具有重要的应用价值和社会意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对比 学习 和解 神经 欺诈 检测 信用 评估 方法 | ||
【主权项】：
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