【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例涉及大数据，尤其是一种风险交易识别模型训练方法、风险交易识别方法和装置。
技术介绍
1、近年来，随着数字与金融的深入融合发展，随之而来的交易风险正在不断扩大。各种欺诈手段层出不穷，这些欺诈行为在对用户、企业利益造成巨大损失的同时，也严重影响了社会金融生态的健康发展。在金融反欺诈领域，欺诈交易识别是一项重要且紧急的挑战。欺诈交易识别指的是识别用户和商家之间发生的交易是否为正常交易。随着欺诈手段的不断升级，目前出现的欺诈方式逐渐呈现出专业化、产业化的特征，并触及到金融业务中的各个场景。
2、针对以上形势，反欺诈技术应运而生，如早期的基于规则的方法和机器学习方法，它们主要依赖于历史交易数据构建手工特征，从而发现交易中潜在的欺诈风险。然而，这些传统的反欺诈技术均高度依赖于专家经验，同时欠缺对交易中多对象之间复杂交互的考虑，设计维度单一、效率低下，很难捕捉到其中复杂不断变化的模式，在当前欺诈新形势面前暴露出诸多局限。最近些年，随着深度神经网络的蓬勃发展，出现的基于深度神经网络的欺诈交易识别方法考虑从原始数据中提取隐式特征...
【技术保护点】
1.一种风险交易识别模型训练方法，其特征在于，所述方法适用于初始识别模型，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述交易ID节点间的元路径，对各所述交易ID节点在各视图中的语义进行保存，得到各交易ID节点的单视图语义保存损失，进一步包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述单视图语义保存损失通过如下公式计算得到：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述交易ID节点间的元路径，对各所述交易ID节点在不同视图中的语义进行跨视图协作，得到各交易ID节点的跨视图协作损失，进一步包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种风险交易识别模型训练方法，其特征在于，所述方法适用于初始识别模型，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述交易id节点间的元路径，对各所述交易id节点在各视图中的语义进行保存，得到各交易id节点的单视图语义保存损失，进一步包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述单视图语义保存损失通过如下公式计算得到：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述交易id节点间的元路径，对各所述交易id节点在不同视图中的语义进行跨视图协作，得到各交易id节点的跨视图协作损失，进一步包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对各交易id节点在不同视图中的表示进行融合，得到对各交易id节点是否是风险交易的预测值，进一步包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述损失函数通过如下公式计算得到：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异质交易网络至少包括多个用户节点、多个商户节点、多个交易id节点和多个交易时间节点，所述多语义视图网络至少...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜欧霞，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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