【技术实现步骤摘要】
本申请涉及金融科技领域，尤其涉及一种洗钱网络的识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品。
技术介绍
1、洗钱网络是指由多个参与者通过一系列复杂的金融交易和操作，将非法所得的资金转化为看似合法的资金的组织化结构，旨在掩盖资金的非法来源。随着金融机构成为洗钱活动的主要渠道，反洗钱已成为金融机构的重要任务之一，而识别洗钱网络是反洗钱工作中的一项关键技术手段，通过发现和确认洗钱网络，可以更有效地打击洗钱活动。
2、现有的洗钱网络的识别方法通常使用训练好的机器学习模型，识别交易数据，以发现潜在的洗钱网络。
3、然而，这种用于识别洗钱网络的机器学习模型，需要依赖大量带有标签的样本数据进行训练才能得到，而海量的交易数据中大多数据是无标签的，因此，导致识别洗钱网络的准确性较低。
技术实现思路
1、本申请提供一种洗钱网络的识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品，用以解决现有的洗钱网络的识别方法的准确性较低的问题。
2、第一方面，本申请提供一种洗钱网络的识别方法，包括：<...
【技术保护点】
1.一种洗钱网络的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述加权图确定多个洗钱账户以及各洗钱账户的特征向量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述邻接矩阵和所述初始特征矩阵输入图卷积神经网络，得到各节点的特征向量，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述轮廓系数和所述模块度确定所述多个不同的簇数量中的最佳簇数量，包括：
5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述采用多个不同的簇数量对所述多个洗钱账户的特征向量进行
【技术特征摘要】
1.一种洗钱网络的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述加权图确定多个洗钱账户以及各洗钱账户的特征向量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述邻接矩阵和所述初始特征矩阵输入图卷积神经网络，得到各节点的特征向量，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述轮廓系数和所述模块度确定所述多个不同的簇数量中的最佳簇数量，包括：
5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述采用多个不同的簇数量对所述多个洗钱账户的特征向...
【专利技术属性】
技术研发人员：李邦正，
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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