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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利医保欺诈检测方法及其嵌入向量生成方法、装置和介质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：CN115859199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211253233.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权医保欺诈检测方法及其嵌入向量生成方法、装置和介质是由林开标;洪彬升;张杨;卢萍设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本医保欺诈检测方法及其嵌入向量生成方法、装置和介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种医保欺诈检测方法及其嵌入向量生成方法、装置和介质，涉及医疗保险技术领域。嵌入向量生成方法包含S1、获取医保数据，并根据医保数据构建医保异质图G。S2、根据医保数据和医保异质图，获取特征图。S3、根据医保异质图，获取拓扑图。S4、根据医保异质图，获取语义图。S5、将特征图、拓扑图和语义图，分别输入单图卷积神经网络模型中，获取特征空间节点嵌入ZFF、拓扑空间节点嵌入ZTT和语义空间节点嵌入ZSS。S6、将特征图、拓扑图和语义图两两组合后，分别输入一个共享参数的公共卷积神经网络模型中，获取拓扑特征节点嵌入ZCTFCTF、特征语义节点嵌入ZCFSCFS和拓扑语义节点嵌入ZCTSCTS。S7、将步骤S5和步骤S6得到的节点嵌入融合，获取最终嵌入向量表示。

本发明授权医保欺诈检测方法及其嵌入向量生成方法、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种嵌入向量生成方法，其特征在于，包含S1至S7： S1、获取医保数据，并根据所述医保数据构建医保异质图 ；其中， ，式中，A为邻接矩阵、X为特征矩阵； S2、根据所述医保数据和所述医保异质图，基于节点特征之间的相似性，获取特征图； S3、根据所述医保异质图，基于节点之间的拓扑关系，获取拓扑图； S4、根据所述医保异质图，提取不同节点关系的元路径，获取语义图； S5、将所述特征图、所述拓扑图和所述语义图，分别输入单图卷积神经网络模型中，获取特征空间节点嵌入、拓扑空间节点嵌入和语义空间节点嵌入 ； S6、将所述特征图、所述拓扑图和所述语义图两两组合后，分别输入一个共享参数的公共卷积神经网络模型中，获取拓扑特征节点嵌入、特征语义节点嵌入和拓扑语义节点嵌入 ； S7、根据所述特征空间节点嵌入、所述拓扑空间节点嵌入、所述语义空间节点嵌入、所述拓扑特征节点嵌入、所述特征语义节点嵌入和所述拓扑语义节点嵌入，通过注意力机制进行融合，获取所述医保异质图的最终嵌入向量表示 ； S2具体包括： 根据所述医保数据计算第一相似度矩阵； 根据所述第一相似度矩阵，选取各个节点的前k个相似的节点作为该节点的领域，获取第二相似度矩阵； 将所述第二相似度矩阵和所述特征矩阵X结合，获取所述特征图；其中， ； S3具体包括： 根据所述医保异质图，提取患者节点和科室节点的关系，构造邻接矩阵； 将邻接矩阵At和特征矩阵X结合，获取所述拓扑图；其中，； S4具体包括： 根据所述医保异质图，提取不同类型的元路径；其中，所述元路径包括患者科室患者、患者时间患者和患者药物患者； 根据不同的元路径生成对应的语义邻接矩阵；其中，所述语义邻接矩阵包括科室语义邻接矩阵、时间语义邻接矩阵和药物邻接矩阵； 对同一患者节点包含的多条元路径之间依次进行共同路径采样，获取患者节点的多路径元路径，并生成对应的多路径语义邻接矩阵； 将多路径语义邻接矩阵和和特征矩阵X结合，获取所述语义图 ；其中， 。

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