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龙图腾网获悉中国银联股份有限公司申请的专利交易信息预测模型的训练方法和交易信息预测方法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：CN114463057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210082588.4，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权交易信息预测模型的训练方法和交易信息预测方法是由朱泽阳;唐真;王荣海;汤茂安设计研发完成，并于2022-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本交易信息预测模型的训练方法和交易信息预测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种交易信息预测模型的训练方法和交易信息预测方法。该交易信息预测模型的训练方法包括根据目标区域范围内N个商户之间的距离，生成商户关联关系图；获取N个商户分别在第一历史时间段内的第一交易特征，以及N个商户分别在第二历史时间段内的实际交易信息，生成N个训练样本；利用基于商户关联关系图的图神经网络，根据第一交易特征获取与目标训练样本对应的第二交易特征；利用循环神经网络根据第二交易特征获取与目标训练样本对应的预测交易信息；基于预测交易信息和实际交易信息，训练得到交易信息预测模型。根据本申请实施例，可以提高模型对商户交易信息的预测结果的准确性，提升模型收敛效果，避免出现过拟合的问题。

本发明授权交易信息预测模型的训练方法和交易信息预测方法在权利要求书中公布了：1.一种交易信息预测模型的训练方法，其特征在于，包括： 根据目标区域范围内N个商户之间的距离，生成商户关联关系图，其中，N为整数且N≥2； 根据所述商户关联关系图，构建邻接矩阵； 基于所述邻接矩阵构造图神经网络的卷积核，得到基于所述商户关联关系图的图神经网络； 获取所述N个商户分别在第一历史时间段内的第一交易特征，以及所述N个商户分别在第二历史时间段内的实际交易信息，生成N个训练样本； 利用基于所述商户关联关系图的图神经网络，根据所述第一交易特征获取与目标训练样本对应的第二交易特征，其中，所述目标训练样本为所述N个训练样本中的任一样本； 根据所述第二交易特征，利用循环神经网络分别对所述目标训练样本对应的商户在所述第二历史时间段内的交易信息进行预测，得到与所述目标训练样本对应的预测交易信息； 基于所述预测交易信息和所述实际交易信息，训练所述图神经网络和所述循环神经网络，得到交易信息预测模型； 其中，所述基于所述预测交易信息和所述实际交易信息，训练所述图神经网络和所述循环神经网络，得到交易信息预测模型，包括： 根据M个预测信息，以及所述实际交易信息中与所述M个预测信息分别对应的M个实际信息，确定累加损失值，所述M个预测信息为与所述目标训练样本对应的预测交易信息； 根据所述累加损失值，训练所述图神经网络和所述循环神经网络，直至所述图神经网络和所述循环神经网络收敛，得到交易信息预测模型。

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