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龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所申请的专利一种金融案件资金流向溯源分析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：CN120106956B 。

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：202510237281.0，技术领域涉及：G06Q40/00；该发明授权一种金融案件资金流向溯源分析方法是由周炼赤;周益周;张岩;冉光耀;白雄文;陈炫言设计研发完成，并于2025-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种金融案件资金流向溯源分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种金融案件资金流向溯源分析方法，属于计算机网络技术领域。本发明将社交网络分析技术与图神经网络技术相结合，综合利用两者的优势来分析和追踪金融交易网络中的资金流向。社交网络分析通过计算节点中心性和社区发现，识别交易网络中的关键节点和群体结构；图神经网络分析通过深度学习模型，进一步提取复杂的交易特征和模式，识别异常交易行为。此外，通过利用图卷积网络和图注意力网络等先进的图神经网络模型，结合并行计算和分布式训练技术，模型训练过程高效且具备良好的扩展性，适应大规模金融交易数据的处理需求。

本发明授权一种金融案件资金流向溯源分析方法在权利要求书中公布了：1.一种金融案件资金流向溯源分析方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：数据收集与预处理、交易网络构建、社交网络分析、图神经网络分析和资金流向追踪； 数据收集与预处理步骤，用于从多种数据源获取与金融案件相关的交易数据，对数据进行清洗和标准化处理，确保数据的完整性和一致性，为后续的交易网络构建和分析提供高质量的数据基础； 交易网络构建步骤，用于将预处理后的金融交易数据转化为结构化的网络图，通过构建节点和边的关系图，实现对交易网络的系统化管理； 社交网络分析步骤，用于通过分析交易网络中的节点和边，识别出资金流动的关键路径和节点，揭示交易网络中的社区结构和潜在的异常交易行为；该步骤利用社交网络分析技术，对构建的交易网络图进行深入分析，提供有价值的洞见和线索，为后续的资金流向追踪提供支持； 图神经网络分析步骤，用于利用图神经网络GNN技术，对交易网络进行深度学习分析，提取交易特征，识别复杂的交易模式和异常交易行为；通过对网络结构和节点属性进行高效的特征提取和学习，能够深入挖掘交易网络中的隐含关系和模式； 资金流向追踪步骤结合社交网络分析步骤和图神经网络分析步骤的结果，追踪可疑资金的流动路径，该步骤利用图搜索算法和综合分析交易数据及网络结构，生成详细的资金流动路径报告，辅助金融机构和执法部门采取有效的追赃挽损行动； 其中，图神经网络分析与社交网络分析紧密配合，共同提升交易网络分析的准确性和深度； 社交网络分析通过计算节点中心性和社区发现，提供了交易网络的初步结构信息和关键节点、社区的标识；图神经网络分析则在此基础上，利用这些结构信息进行深度学习，提取更加复杂的交易模式和隐含关系；社交网络分析步骤输出的中心性指标、社区结构特征，将作为图神经网络模型的输入，进一步丰富模型的特征空间；图神经网络分析通过对这些特征进行学习和训练，识别出异常交易行为；此外，社交网络分析步骤识别出的关键节点和社区结构，也为图神经网络分析提供了重点关注的对象和区域，提升了模型的针对性和效率。

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