之江实验室张泷获国家专利权
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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种基于图神经网络的欺诈风险识别方法和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：CN115953172B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211625194.5，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权一种基于图神经网络的欺诈风险识别方法和装置是由张泷;胡汉一;潘怡君;吴迪;那崇宁设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图神经网络的欺诈风险识别方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于图神经网络的欺诈风险识别方法和装置，该方法包括：根据数据表获取待识别事件的第一关联关系邻接矩阵；数据表中包括待识别事件的数据，第一关联关系邻接矩阵用于标识待识别事件与数据表中其他事件的关联关系；根据数据表和第一关联关系邻接矩阵，获取待识别事件的第一特征矩阵；第一特征矩阵用于标识数据表中的事件的数据；根据第一关联关系邻接矩阵、第一特征矩阵和预先训练好的图神经网络，获取待识别事件的欺诈概率；图神经网络用于获取事件的欺诈概率；根据欺诈概率，确定待识别事件的欺诈风险。通过本申请，解决了现有的车险理赔领域的欺诈风险的识别方法，未对数据库中的历史数据进行关联，导致识别结果不准确的问题。
本发明授权一种基于图神经网络的欺诈风险识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的欺诈风险识别方法，其特征在于，所述方法包括： 根据数据表获取待识别事件的关联关系图；所述关联关系图用于标识所述待识别事件与数据表中其他事件的关联关系；根据所述关联关系图，生成所述待识别事件的第一关联关系邻接矩阵；所述数据表中包括所述待识别事件的数据，所述第一关联关系邻接矩阵用于标识所述待识别事件与数据表中其他事件的关联关系； 根据所述第一关联关系邻接矩阵中的事件顺序，对所述数据表的记录数据进行调整；根据调整后的数据表，获取所述待识别事件的第一特征矩阵；所述第一特征矩阵用于标识所述数据表中的事件的数据； 根据所述第一关联关系邻接矩阵、所述第一特征矩阵和预先训练好的图神经网络，获取所述待识别事件的欺诈概率；所述图神经网络用于获取事件的欺诈概率； 根据所述欺诈概率，确定所述待识别事件的欺诈风险。
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