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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种自适应标签感知的图神经网络信用卡欺诈检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：CN119991129B 。

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：202510055244.8，技术领域涉及：G06Q20/40；该发明授权一种自适应标签感知的图神经网络信用卡欺诈检测方法是由马创;黄庄钞;徐光侠;李家辉;王后乐设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应标签感知的图神经网络信用卡欺诈检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于金融业交易欺诈检测技术领域，涉及一种自适应标签感知的图神经网络信用卡欺诈检测方法，包括：获取信用卡交易数据并输入训练好的信用卡欺诈检测模型，得到欺诈检测结果；欺诈检测模型的训练过程包括：获取信用卡交易记录数据集构建初始多关系异质图；将初始多关系异质图输入依次串联的多层图聚合层；将最后一层图聚合层输出的节点特征输入分类模块，得到欺诈检测结果；根据欺诈检测结果更新模型参数直到得到训练信用卡欺诈检测模型；本发明在图聚合层中对每个关系使用图注意力机制聚合节点特征，并对不同类型的邻居使用转换模块进行进一步处理，使节点自适应地调整从其异性和同性邻居聚合的信息，提高了信用卡欺诈检测任务的能力。

本发明授权一种自适应标签感知的图神经网络信用卡欺诈检测方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应标签感知的图神经网络信用卡欺诈检测方法，其特征在于，包括：获取信用卡交易数据，将信用卡交易数据输入训练好的信用卡欺诈检测模型，得到信用卡欺诈检测结果；信用卡欺诈检测模型包括：图神经网络和分类模块；图神经网络包括依次串联的多层图聚合层； 信用卡欺诈检测模型的训练过程包括： S1：获取信用卡交易记录数据集，根据信用卡交易记录数据集构建初始多关系异质图； 其中，初始多关系异质图的节点为信用卡交易记录，边为信用卡交易记录之间的关系； 信用卡交易记录数据集包括多条用户与信用卡支持方的交易记录，每条交易记录包括真实标签和多个属性特征；根据信用卡交易记录数据集构建初始多关系异质图包括：将交易记录作为节点，根据交易记录的真实标签将节点划分为欺诈节点、良好节点以及未知节点；将交易记录的属性特征作为节点特征，在交易记录的属性特征中选择多个属性特征，将选择的属性特征作为边的关系类型，根据选择的属性特征构建交易记录节点之间对应关系类型的边； S2：将初始多关系异质图输入依次串联的多层图聚合层，得到最后一层图聚合层输出的多关系异质图及其节点特征； 依次串联的多层图聚合层对初始多关系异质图进行处理包括： S21：将初始多关系异质图输入第一图聚合层，得到第一图聚合层输出的多关系异质图； S22：将第一图聚合层输出的多关系异质图输入第二图聚合层，得到第二图聚合层输出的多关系异质图； S23：将上一图聚合层输出的多关系异质图输入当前图聚合层，得到当前图聚合层输出的多关系异质图； S24：重复步骤S23，直到得到最后一层图聚合层输出的多关系异质图； 每层图聚合层包括：异质图分解模块、注意力模块、转换模块以及多头注意力聚合模块；当前图聚合层l对上一图聚合层 l ‑1输出的多关系异质图进行处理包括： S231、将上一图聚合层 l ‑1输出的多关系异质图输入异质图分解模块，得到R个子图； S232、每个子图对应一个注意力模块，将R个子图分别输入对应的注意力模块，得到R个子图在每种邻居类型k下的节点特征；其中，r为子图的索引，i为节点的索引； S233、每个子图对应一个转换模块，将R个子图在每种邻居类型下的节点特征和上一图聚合层 l ‑1输出的多关系异质图的节点特征输入对应的转换模块，得到R个子图最终的节点特征； S234、将R个子图最终的节点特征输入多头注意力聚合模块进行聚合，得到当前图聚合层l输出的多关系异质图及其节点特征； 转换模块包括：自身转换模块、欺诈邻居类型转换模块、良性邻居类型转换模块和未知邻居类型转换模块；转换模块对对应的子图r在每种邻居类型下的节点特征进行处理包括： 将子图r在每种邻居类型下的节点特征分别输入对应欺诈邻居类型转换模块、良性邻居类型转换模块和未知邻居类型转换模块；将节点特征输入自身转换模块，将自身转换模块、欺诈邻居类型转换模块、良性邻居类型转换模块和未知邻居类型转换模块的输出进行组合，得到R个子图最终的节点特征； S3：将最后一层图聚合层输出的多关系异质图的节点特征输入分类模块，得到欺诈检测结果； S4：根据欺诈检测结果计算损失函数值，根据损失函数值更新模型参数，当损失函数值最小时，得到训练好的信用卡欺诈检测模型。

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