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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利非正常用户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：CN115271930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210991550.9，技术领域涉及：G06Q40/02；该发明授权非正常用户识别方法和装置是由冯十辰;曾雨欣;李松;罗鑫设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本非正常用户识别方法和装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种非正常用户识别方法和装置。非正常用户识别装置包括第一获取单元、匹配单元、第二获取单元、生成单元以及识别单元。由此，能够基于银行侧用户的第一数据和运营商侧用户的第二数据即多方数据、并且在保证各方数据的隐私安全的情况下，更加高效、准确的识别出银行侧登陆的用户是否为非正常用户。

本发明授权非正常用户识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种非正常用户识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取银行侧用户的第一数据和运营商侧用户的第二数据，所述第一数据包括第一识别信息和第一特征，所述第二数据包括第二识别信息和第二特征；所述第一特征包括以下信息的至少一种：用户标签信息；交易记录信息；或登录区域信息；所述第二特征包括以下信息的至少一种：通话类型信息；短信类型信息；流量类型信息；或，机主信息； 基于所述第一识别信息和所述第二识别信息，将所述第一数据和所述第二数据进行匹配对齐；所述第一识别信息和所述第二识别信息包括用户电话号码；在所述第一识别信息的用户电话号码和所述第二识别信息的用户电话号码属于同一用户时，所述第一数据和所述第二数据匹配对齐； 获取银行侧第一神经网络模型的第一参数和运营商侧第二神经网络模型的第二参数； 使用所述第一参数和所述第二参数生成神经网络联合模型； 使用所述神经网络联合模型识别银行侧登陆用户是否为非正常用户； 基于所述第一特征训练所述第一神经网络模型得到所述第一参数，基于所述第二特征训练所述第二神经网络模型得到所述第二参数；所述第一参数和所述第二参数包括模型梯度、损失函数和决策树模型的切割点参数； 基于所述第一特征训练所述第一神经网络模型得到所述第一参数，包括：将第一特征中的用户标签信息作为第一神经网络模型的输出，将其他特征和第一识别信息作为第一神经网络模型的输入，训练第一神经网络模型，第一神经网络模型通过学习各特征关系，得到第一神经网络模型的决策树模型的切割点参数； 使用所述第一参数和所述第二参数生成神经网络联合模型，包括：第一神经网络模型获取到运营商侧第二神经网络模型的第二参数，并使用第二参数和第一参数继续训练和更新该第一神经网络模型，第二神经网络模型获取到银行侧第一神经网络模型的第一参数，并使用第一参数和第二参数继续训练和更新该第二神经网络模型，以此类推，迭代训练模型，直至模型收敛，得到神经网络联合模型。

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