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龙图腾网获悉浙商证券股份有限公司申请的专利基于时空图神经网络的金融产品异常交易检测方法及系统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：CN120822964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511331613.8，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权基于时空图神经网络的金融产品异常交易检测方法及系统是由吕婴;王一华;林晖晖;龚淑琴;杜真真设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空图神经网络的金融产品异常交易检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于时空图神经网络的金融产品异常交易检测方法及系统，方法包括：获取金融产品的相关数据并进行预处理，提取相关基础特征；得到节点嵌入及边嵌入，得到时间嵌入，将时间编码与节点嵌入进行拼接并进行注意力处理，得到重要性程度；基于相关数据及相关基础特征构建多元异构图并定义多条元路径，在同一元路径下基于节点特征及重要性程度计算节点级注意力；得到最终节点向量；得到节点级异常分数与边级异常分数并进行协同处理，得到异常交易概率；进行判断，得到金融产品交易场景中是否存在异常交易行为。本发明通过构建时序空间双模态异构图，构建覆盖多实体的交易网络，能够实现精准的异常检测。

本发明授权基于时空图神经网络的金融产品异常交易检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空图神经网络的金融产品异常交易检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取金融产品的相关数据并进行预处理，提取相关基础特征，包括节点特征、边特征及时间特征，相关数据包括节点类型数据、边类型数据及交易时间； 分别对节点特征及边特征进行拼接及编码，得到节点嵌入及边嵌入；将时间特征进行变换及编码，得到时间嵌入，将时间编码与节点嵌入进行拼接并进行注意力处理，得到重要性程度； 基于相关数据及相关基础特征构建多元异构图并定义多条元路径，在同一元路径下基于节点特征及重要性程度计算节点级注意力；在不同元路径下基于节点级注意力计算路径级注意力，得到最终节点向量； 基于最终节点向量及边嵌入得到节点级异常分数与边级异常分数并进行协同处理，得到异常交易概率； 通过异常交易概率、预设时间段和预设动态概率阈值，判断金融产品交易场景中是否存在异常交易行为； 其中，所述节点类型数据包括账户、金融产品及使用设备；边类型数据包括账户与金融产品之间的交易关系、账户和设备之间的登录关系及基于历史交易模式计算的账户相似性； 将节点类型数据作为异构图模型的节点，将边类型数据作为异构图模型的边，将不同类型的节点与节点之间的语义关联关系作为元路径； 在同一个元路径下为邻居节点分配不同的权重即节点级注意力，为不同种元路径分配重要性权重即路径级注意力； 对任意节点的边类型选择相应变换矩阵，将不同类型的节点特征映射到同一特征空间，得到投影特征； 将当前节点与邻居节点进行拼接及LeakyReLU处理，进而得到注意力系数； 将邻居节点的投影特征、相应注意力系数及重要性程度进行聚合，得到不同节点对应的时间注意力系数，进而得到每条元路径下的节点低维密度向量； 通过每条元路径的节点嵌入，计算每条元路径的全局重要性，通过全局重要性及所有元路径上的节点嵌入，得到最终节点向量。

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