← 返回列表
一种交易风险检测方法及装置
申请人信息
- 申请人:北京营加品牌管理有限公司
- 申请人地址:101599 北京市密云区溪翁庄镇环湖路66号镇政府1号楼110室-2410(溪翁庄镇集中办公区)
- 发明人: 北京营加品牌管理有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种交易风险检测方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311502584.8 |
| 申请日 | 2023/11/12 |
| 公告号 | CN117455497A |
| 公开日 | 2024/1/26 |
| IPC主分类号 | G06Q20/40 |
| 权利人 | 北京营加品牌管理有限公司 |
| 发明人 | 陈淑翠; 王忠民 |
| 地址 | 北京市密云区溪翁庄镇环湖路66号镇政府1号楼110室-2410(溪翁庄镇集中办公区) |
摘要文本
本发明涉及数据处理技术领域，特别是指一种交易风险检测方法及装置，方法包括：构建异常快速检测模型；构建异常精准检测模型，异常精准检测模型包括长短期记忆网络LSTM；获取预设时间长度内的多个交易数据，多个交易数据的每个交易数据均包括交易金额、交易时间和交易地点；将每个交易数据的交易金额、交易时间和交易地点输入到异常快速检测模型，得到异常交易数据点；如果得到的异常交易数据点的数量不为零且小于预设数量，则根据多个交易数据组成交易金额序列、交易时间差序列和交易地点序列，将交易金额序列、交易时间差序列和交易地点序列输入到异常精准检测模型中，确定交易检测结果。采用本发明，可以及时、准确地检测各种类型的交易行为。
专利主权项内容
1.一种交易风险检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、构建异常快速检测模型，所述异常快速检测模型包括聚类算法；S2、构建异常精准检测模型，所述异常精准检测模型包括长短期记忆网络LSTM；S3、获取预设时间长度内的多个交易数据，所述多个交易数据中的每个交易数据均包括交易金额、交易时间和交易地点；S4、将每个交易数据的交易金额、交易时间和交易地点输入到所述异常快速检测模型，得到异常交易数据点；S5、如果得到的异常交易数据点的数量不为零且小于预设数量，则根据所述多个交易数据组成交易金额序列、交易时间差序列和交易地点序列，将所述交易金额序列、交易时间差序列和交易地点序列输入到所述异常精准检测模型中，确定交易检测结果。。来自马-克-数-据-官网