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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利识别关键异常用户的方法、装置、电子设备和介质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：CN116383520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310566737.9，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权识别关键异常用户的方法、装置、电子设备和介质是由李沅坷;金驰;程佩哲;许啸设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本识别关键异常用户的方法、装置、电子设备和介质在说明书摘要公布了：提供了一种识别关键异常用户的方法、装置、电子设备和介质，可以应用于大数据技术领域、人工智能技术领域和信息安全技术领域。所述方法包括：获取第一异常用户网络；分析第一异常用户网络，以获得第一异常用户网络的结构特征；从第一异常用户网络中去除部分节点和边，以获得第二异常用户网络，第二异常用户网络的结构特征与第一异常用户网络的结构特征一致；利用影响力最大化算法分析第二异常用户网络，以获得关键异常用户的集合。通过简化原始的异常用户网络的规模，过滤了网络中影响力较低的节点，但不影响网络的整体结构特征，从而在保证关键异常用户识别的准确率不受影响的情况下，降低了影响力最大化算法的时间复杂度，节约了算力资源。

本发明授权识别关键异常用户的方法、装置、电子设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种识别关键异常用户的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一异常用户网络，其中，所述第一异常用户网络包括m1个节点和n1个边，各个节点表示各个异常用户，各个边表示各个异常用户之间的关联关系，m1、n1均为大于等于3的正整数； 分析所述第一异常用户网络，以获得所述第一异常用户网络的结构特征； 从所述第一异常用户网络中去除m3个节点和n3个边，以获得第二异常用户网络，其中，所述第二异常用户网络包括m2个节点和n2个边，所述第二异常用户网络的结构特征与所述第一异常用户网络的结构特征一致，m2和n2均为大于等于2的正整数，m3和n3均为大于等于1的正整数，m2和m3均小于m1，n2和n3均小于n1；以及 利用影响力最大化算法分析所述第二异常用户网络，以获得关键异常用户的集合，其中，所述影响力最大化算法包括LDAG算法，所述关键异常用户的集合包括k个异常用户，所述k个异常用户为所述第二异常用户网络中的影响力从大至小排在前k位的节点，k为大于等于1的正整数，k小于m2； 所述分析所述第一异常用户网络，以获得所述第一异常用户网络的结构特征，具体包括： 分析所述第一异常用户网络，以获得所述第一异常用户网络的整体结构特征值和局部结构特征值； 根据所述第一异常用户网络的整体结构特征值和局部结构特征值，确定所述第一异常用户网络的类型；以及 根据所述第一异常用户网络的类型、整体结构特征值和局部结构特征值，确定所述第一异常用户网络的结构特征； 所述第一异常用户网络的整体结构特征值包括所述第一异常用户网络的各个节点的度、各个边的介数、第一异常用户网络的聚类系数和平均路径长度；和或， 所述第一异常用户网络的局部结构特征值包括度相关性和介数相关性； 所述从所述第一异常用户网络中去除m3个节点和n3个边，以获得第二异常用户网络，具体包括： 网络简化子步骤：根据所述第一异常用户网络的度分布和介数分布，确定度阈值和介数阈值；从所述第一异常用户网络中去除度小于所述度阈值的节点，以及，从所述第一异常用户网络中去除介数小于所述介数阈值的边，以获得中间异常用户网络； 所述从所述第一异常用户网络中去除m3个节点和n3个边，以获得第二异常用户网络，还具体包括： 分析所述中间异常用户网络，以获得所述中间异常用户网络的结构特征； 比较所述中间异常用户网络的结构特征与所述第一异常用户网络的结构特征； 如果所述中间异常用户网络的结构特征与所述第一异常用户网络的结构特征不一致，根据贝叶斯优化调参方法调整所述度阈值和所述介数阈值，重复执行所述网络简化子步骤，直至所述中间异常用户网络的结构特征与所述第一异常用户网络的结构特征一致；以及 将与所述第一异常用户网络的结构特征一致的中间异常用户网络作为所述第二异常用户网络。

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