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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利融合多尺度分析与信息熵的异常交易动态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：CN121280143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511845002.5，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权融合多尺度分析与信息熵的异常交易动态检测方法及系统是由阳志梅;化佳琴;李文婕;刘湘香设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多尺度分析与信息熵的异常交易动态检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合多尺度分析与信息熵的异常交易动态检测方法及系统，该方法步骤包括：步骤S01.构建动态异构图，包括账户节点、设备节点和IP节点；步骤S02.提取各个节点的节点特征，以及提取动态异构图的谱特征矩阵，形成各节点的节点特征向量；步骤S03.对动态异构图进行聚类以筛选出候选检测子图，将候选检测子图中各节点的节点特征向量输入至预先训练好的图分类模型中，识别出异常账户节点集合；步骤S04.根据时序图网络中各异常账户节点的记忆状态向量以及图信息熵变化率实时计算对应的动态风险评分，以评估实时风险以及识别核心异常账户。本发明能够快速、准确地识别出群体型异常交易账户以及定位出核心异常账户。

本发明授权融合多尺度分析与信息熵的异常交易动态检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合多尺度分析与信息熵的异常交易动态检测方法，其特征在于，步骤包括： 步骤S01.获取原始交易数据并构建动态异构图G，图G中节点包括账户节点、设备节点和IP节点，图G中边包括交易边、共享设备边和共享IP边，将时间戳作为交易边的属性，将交易信息作为交易边的权重，所述交易信息包括交易金额； 步骤S02.提取各个节点的节点特征，以及提取所述动态异构图G的谱特征矩阵以作为节点全局结构信息，将所述谱特征矩阵补充至各个节点的所述节点特征中形成各节点的节点特征向量，其中提取各个节点的节点特征包括账号节点的节点特征、设备节点的节点特征以及IP节点的节点特征，所述账号节点的节点特征包括总交易次数、总交易金额、平均每次交易金额、非正常时段内交易频率以及交易对象数量中任意多种，所述设备节点的节点特征为设备节点度中心性，所述IP节点的节点特征为IP节点度中心性，提取所述动态异构图G的谱特征矩阵包括：计算所述动态异构图G的归一化拉普拉斯矩阵，对计算得到的所述归一化拉普拉斯矩阵进行分解，取前k个最小非零特征值对应的特征向量形成谱特征矩阵； 步骤S03.异常账户节点集合识别：对所述动态异构图G进行聚类以筛选出候选检测子图，将所述候选检测子图中各节点的所述节点特征向量输入至预先训练好的图分类模型中，识别出异常账户节点集合； 步骤S04.根据时序图网络中各异常账户节点的记忆状态向量以及图信息熵变化率计算各异常账户节点的实时风险评分，以评估实时风险以及识别核心异常账户节点，所述时序图网络为通过为每个账户节点维护一个随着时间演化的所述记忆状态向量形成得到，其中每当有账户节点发生交易时更新关联账户节点的记忆状态向量，并计算当前交易发生前后当前账户节点局部网络的所述图信息熵变化率，所述记忆状态向量包括历史记忆状态向量以及当前发生的交易的信息。

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