【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及金融安全监测，尤其涉及一种异常账户识别方法、装置、介质及计算机设备。
技术介绍
1、金融安全是金融发展的前提，加强金融监管和风险防范是维护金融安全、建设金融强国的有效途径。异常账户发现是维护金融安全的重要环节，旨在检测和发现涉及潜在违规或欺诈活动的账户，以维护市场公平、透明和稳定的运行。
2、在异常发现领域，当前技术主要采用基于业务规则的方法、基于统计机器学习的方法。其中，基于业务规则的方法通过定义事先设定的业务规则和规范，监测金融活动中的异常模式。该种方法依赖领域专家的知识和经验，能够捕捉特定的违规行为，该方法可解释强、可信度高，但只能发现已知的异常行为，对新型异常或者刻意逃避监管的异常行为缺少防范能力。
3、基于统计机器学习的方法利用机器学习算法，如支持向量机或决策树，对历史数据进行训练，以构建模型来预测和发现潜在的异常账户。该种方法依赖于统计学习的能力来发现模式和规律。该方法可以提取账户统计特征训练模型进行监管，但没有利用账户间的行为记录等信息，很难发现复杂的异常行为。
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【技术保护点】
1.一种异常账户识别方法，其特征在于，包含：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将该账户关系图划分为多个不同的训练环境，包含：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将该账户关系图划分为多个不同的训练环境，还包含：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将该账户关系图划分为多个不同的训练环境，还包含：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包含：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用所述账户测试集的属性对所...
【技术特征摘要】
1.一种异常账户识别方法，其特征在于，包含：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将该账户关系图划分为多个不同的训练环境，包含：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将该账户关系图划分为多个不同的训练环境，还包含：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将该账户关系图划分为多个不同的训练环境，还包含：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包含：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用所述账户测试集的属性对所述异常识别模型进行微调，包含：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
10.根据权利要求9所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：柳阳，周子贤，敖翔，何清，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：
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