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龙图腾网获悉平安银行股份有限公司申请的专利一种服务请求的响应方法及服务器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：CN111680167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202010466717.0，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种服务请求的响应方法及服务器是由唐霞设计研发完成，并于2020-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种服务请求的响应方法及服务器在说明书摘要公布了：本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种服务请求的响应方法及设备，包括：接收各个用户终端的服务请求，并根据所述服务请求的服务类型，获得与所述服务类型关联的异常识别模型以及行为模式分类模型；将所有所述服务请求导入至所述行为模式分类模型，确定各个所述服务请求的聚类类别，并基于所述聚类类别将所有所述服务请求划分为多个用户组；将所有所述服务请求导入所述异常识别模型，从所有所述服务请求中识别出异常请求；若任一所述用户组内包含的所述异常请求的异常个数大于异常阈值，则将所述用户组内所有服务请求识别为所述异常请求。本申请提高了服务响应的安全性，并降低了服务响应过程中设备的负载压力。

本发明授权一种服务请求的响应方法及服务器在权利要求书中公布了：1.一种服务请求的响应方法，其特征在于，包括： 接收各个用户终端的服务请求，并根据所述服务请求的服务类型，获得与所述服务类型关联的异常识别模型以及行为模式分类模型； 将所有所述服务请求导入至所述行为模式分类模型，确定各个所述服务请求的聚类类别，并基于所述聚类类别将所有所述服务请求划分为多个用户组；所述用户组内的所有所述服务请求属于同一聚类类别； 将所有所述服务请求导入所述异常识别模型，从所有所述服务请求中识别出异常请求，包括：若该用户组内各个服务请求的操作偏差值小于预设的偏差阈值，则识别该用户组内所有服务请求为异常请求；若该用户组内各个服务请求的操作偏差值大于或等于预设的偏差阈值，则识别该用户组内的所有服务请求为正常请求； 若任一所述用户组内包含的所述异常请求的异常个数大于异常阈值，则将所述用户组内所有服务请求识别为所述异常请求； 所述根据所述服务请求的服务类型，获得与所述服务类型关联的异常识别模型以及行为模式分类模型，包括： 获取目标社交群组的交互记录； 将所有交互记录导入预设的态势感知算法，确定与所述服务类型对应的异常请求发送模式； 从所述异常请求发送模式提取发送特征参量，并基于发送特征参量生成异常识别模型； 在所述获取目标社交群组的交互记录之前，还包括： 获取已识别的历史合法用户的第一用户信息，以及获取已识别的历史异常用户的第二用户信息； 根据所述第一用户信息以及所述第二用户信息，得到异常用户的风险特征参量，包括：对两个数据组内的所有用户信息整理，得到关于所有历史合法用户的第一特征矩阵，以及关于所有历史异常用户的第二特征矩阵，所述第一特征矩阵包含有M1行，所述M1的个数为历史合法用户的个数，所述第一特征矩阵包含有N列，所述N的个数为预设的用户维度的个数，所述第二特征矩阵包含有M2行，所述M2的个数为历史异常用户的个数，计算第一特征矩阵以及第二特征矩阵之间的卷积，基于输出的卷积矩阵从预设的用户维度中提取出风险维度，并根据所有历史异常用户在风险维度的用户值，确定得的风险特征参量； 获得候选社交群组内各个待识别用户的用户特征参量，计算所述用户特征参量与所述风险特征参量之间的匹配度，并将所述匹配度大于预设的匹配阈值的所述待识别用户识别为风险用户； 若任一所述候选社交群组包含的所述风险用户的用户个数大于预设的风险阈值，则识别所述候选社交群组为所述目标社交群组； 所述根据所述第一用户信息以及所述第二用户信息，得到异常用户的风险特征参量，包括： 分别提取各个所述第一用户信息中关于多个候选用户维度的第一候选特征值，并基于各个所述第一候选特征值确定所述历史合法用户在候选用户维度的合法特征范围； 分别提取各个所述第二用户信息中关于多个所述候选用户维度的第二候选特征值，并基于各个所述第二候选特征值确定所述历史异常用户在候选用户维度的异常特征范围； 分别计算各个所述候选用户维度的合法特征范围与所述异常特征范围之间的偏差值； 选取所述偏差值大于预设的偏差阈值的所述候选用户维度作为风险维度，并基于所述风险维度的所述异常特征范围，确定所述风险特征参量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人平安银行股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市罗湖区深南东路5047号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。