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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利一种基于图神经网络的金融类罪团伙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：CN116245645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310240595.7，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权一种基于图神经网络的金融类罪团伙检测方法是由杨立;杨远哲;马肖肖;左春设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的金融类罪团伙检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的金融类罪团伙检测方法。本方法为：1从待检测的资金交易电子数据中提取特征字段；2对数字形式的特征字段进行归一化处理；对自然语言形式的特征字段通过语言模型，得到文本向量；基于所得结果组成一罪犯特征矩阵；3基于罪犯特征矩阵和若干已知的小型犯罪团伙的犯罪特征，为每一小型犯罪团伙生成虚拟罪犯，并建立各虚拟罪犯和原始网络之间的虚拟连接，生成一增强犯罪网络；所述原始网络为基于检测的资金交易电子数据构建的资金交易网络；4利用图扰动模块对罪犯特征矩阵依次进行特征扰动、边缘扰动；5利用图神经网络对所得两种视图下的资金交易网络进行学习，得到罪犯的特征嵌入表示并进行团伙检测。

本发明授权一种基于图神经网络的金融类罪团伙检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的金融类罪团伙检测方法，其步骤包括： 1从待检测的资金交易电子数据中提取特征字段，包括数字形式的特征字段和自然语言形式的特征字段； 2对数字形式的特征字段进行归一化处理；对自然语言形式的特征字段通过语言模型，得到文本向量；将所得文本向量、归一化后的数字形式特征字段组成一罪犯特征矩阵； 3基于所述罪犯特征矩阵和若干已知的小型犯罪团伙的犯罪特征，为每一所述小型犯罪团伙生成虚拟罪犯，并建立各虚拟罪犯和原始网络之间的虚拟连接，生成一增强犯罪网络；所述原始网络为基于检测的资金交易电子数据构建的资金交易网络，每个节点为交易方，每条边代表两个交易方之间存在交易；为每一所述小型犯罪团伙生成虚拟罪犯的方法为： 31对于所述罪犯特征矩阵中每一交易方，根据该交易方的特征向量与第i个所述小型犯罪团伙中的每一罪犯的特征向量之间的欧几里得距离，找到第i个所述小型犯罪团伙中与该交易方距离最近的犯罪分子； 32根据该犯罪分子及其对应交易方的嵌入空间表示，生成虚拟罪犯及其特征嵌入表示； 33将生成的各虚拟罪犯赋予第i个所述小型犯罪团伙的标签； 生成所述增强犯罪网络的方法为：利用原始网络中存在的连接作为训练数据输入边缘生成器，计算得到每一虚拟罪犯与所述原始网络中每一交易方的加权内积，如果加权内积大于设定阈值，则在该虚拟罪犯与对应交易方之间建立一虚拟连接，生成所述增强犯罪网络； 4利用图扰动模块对所述罪犯特征矩阵依次进行特征扰动、边缘扰动；所述特征扰动是将随机噪声矩阵添加至所述罪犯特征矩阵使得罪犯特征表示更具区分度；所述边缘扰动是指对特征扰动后的罪犯特征矩阵分别进行边缘移除和图扩散，得到两种视图下的资金交易网络； 5利用图神经网络对得到的两种视图下的资金交易网络进行学习，得到罪犯的特征嵌入表示并进行团伙检测。

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