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龙图腾网获悉深圳前海微众银行股份有限公司;香港科技大学申请的专利一种特征提取方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117874491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311865341.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种特征提取方法及装置是由李绪嘉;莫雪盈;邱毅;肖和兵;李元;陈雷设计研发完成，并于2023-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种特征提取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种特征提取方法及装置，该方法包括基于获取的网络数据，生成M个原始子图；原始子图的子图信息包括顶点、边以及图特征，图特征包括每个顶点的K个顶点特征以及每个边的F个边特征。向每个原始子图的图特征插入噪声，再还原图特征生成重构子图；根据原始子图的图特征与对应的重构子图的图特征之间的特征差异，生成特征热力图；根据M个原始子图分别对应的特征热力图，从K个顶点特征与F个边特征中提取H个关键特征。从而实现对图类型数据的特征工程，提高特征工程的可解释性。

本发明授权一种特征提取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种账户异常行为预测方法，其特征在于，包括： 基于网络数据，生成以M个目标账户为中心顶点的M个原始子图，所述网络数据包括多个账户的交易信息以及账户之间的交易信息，所述账户为已在银行注册的账户，所述账户的交易信息包括以下至少一项：账户类型、开户地、开户时间，所述账户之间的交易信息包括以下至少一项：账户之间的交易次数、交易金额；每个原始子图的子图信息包括顶点、边以及图特征，所述图特征包括每个顶点的K个顶点特征以及每个边的F个边特征，所述顶点特征包括以下至少一项：账户类型、开户地、开户时间，所述边特征包括以下至少一项：账户之间的交易次数、交易金额，所述K以及所述F均为正整数； 针对所述M个原始子图中的每个原始子图，执行： 向所述原始子图的图特征中插入第一噪声，生成噪声子图；所述第一噪声为针对所述K个顶点特征和或F个边中至少一个特征进行噪声值叠加得到的； 对所述噪声子图进行图特征还原，生成所述原始子图对应的重构子图，所述重构子图的图特征包括每个顶点的K个顶点特征以及每个边对应的F个边特征；其中，图特征还原为利用图神经网络去预测被插入的第一噪声之后再还原为特征无异常的重构子图； 根据所述原始子图的图特征与所述重构子图的图特征之间的特征差异，生成所述原始子图对应的特征热力图；其中，特征差异越大，热力值越高； 根据所述M个原始子图分别对应的特征热力图，从所述K个顶点特征与F个边特征中提取出H个关键特征，所述H为正整数、且所述H小于所述K与所述F之和；所述H个关键特征为所述K个顶点特征与所述F个边特征中热力值最大的H个特征；每个原始子图对应的所述H个关键特征用于输入至异常行为识别模型，以预测所述原始子图中的账户异常行为的风险指数。

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