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龍圖騰網獲悉金網絡(北京)數字科技有限公司申請的專利一種異常交易行為識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120088046B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510159900.9，技術領域涉及：G06Q40/02；該發明授權一種異常交易行為識別方法是由孫慶昊;喬鵬;王海龍設計研發完成，并于2025-02-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種異常交易行為識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種異常交易行為識別方法，屬于數據處理技術領域，通過數據挖掘和機器學習算法，可以學習用戶提供的歷史數據與異常交易之間的關聯關系，從而形成具備自動預測交易異常風險的機器學習模型，可以快速且準確地識別出潛在的異常交易行為，能夠輔助用戶及時發現可能存在異常的交易行為，可以實時監控和報告異常交易行為，有效提高用戶的風險管理水平，防范金融欺詐和洗錢等非法行為。

本發明授權一種異常交易行為識別方法在權利要求書中公布了：1.一種異常交易行為識別方法，其特征在于，包括： 獲取用戶上傳的歷史數據集；其中，所述歷史數據集包括歷史交易數據以及該交易數據在歷史時間上的異常行為標簽； 當用戶上傳歷史數據集之后，從數據庫中調用機器學習模型，并根據所述歷史數據集對機器學習模型進行部署，得到用戶對應的機器學習模型； 在部署了用戶對應的機器學習模型之后，獲取用戶上傳的當前交易數據，并將該當前交易數據作為用戶對應的機器學習模型所對應的數據，以獲取當前交易存在異常的預測概率； 在當前交易存在異常的預測概率大于用戶預設概率閾值時，則確定當前交易為異常交易行為，實現基于用戶數據的異常交易行為識別； 從數據庫中調用機器學習模型，并根據所述歷史數據集對機器學習模型進行部署，得到用戶對應的機器學習模型，包括： 從數據庫中調用多個機器學習模型，得到候選機器學習模型； 根據所述歷史數據集對每一個候選機器學習模型進行訓練，得到訓練之后的候選機器學習模型； 根據訓練之后的候選機器學習模型，部署用戶對應的機器學習模型； 根據所述歷史數據集對每一個候選機器學習模型進行訓練，得到訓練之后的候選機器學習模型，包括： 根據所述歷史數據集，采用多進程并行執行的方式對候選機器學習模型進行訓練，得到訓練之后的候選機器學習模型； 對候選機器學習模型進行訓練，包括： 多次在參數上限與參數下限之間初始化候選機器學習模型的模型參數，得到多個模型參數個體； 根據所述歷史數據集，獲取每個模型參數個體對應的損失函數值，并根據每個模型參數個體對應的損失函數值，確定最優參數個體以及最差參數個體； 以所述最差參數個體為基礎，對模型參數個體進行局部細微搜索，以獲取局部細微搜索之后的模型參數個體； 針對局部細微搜索之后的模型參數個體，以所述最優參數個體為基礎，對模型參數個體進行解空間擴散搜索，得到擴散搜索之后的模型參數個體； 針對擴散搜索之后的模型參數個體，對模型參數個體進行解空間全局搜索，得到全局搜索之后的模型參數個體； 判斷當前訓練次數是否到達最大訓練次數，若是，則以全局搜索之后的模型參數個體作為候選機器學習模型對應的最終模型參數，得到訓練之后的候選機器學習模型，否則返回獲取損失函數值的步驟。

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