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龙图腾网恭喜光大科技有限公司申请的专利一种异常行为识别模型确定方法及装置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：CN113935407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202111155817.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种异常行为识别模型确定方法及装置是由额日和;李琨;田江;向小佳;丁永建;李璠设计研发完成，并于2021-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异常行为识别模型确定方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种异常行为识别模型确定方法及装置，该方法包括：将获取的预定数量的业务数据转换为图结构数据，并提取该预定数量的业务数据对应的分类标签；对该图结构数据进行聚合处理，得到该图结构数据的稠密向量；通过该稠密向量与该分类标签对原始图神经网络模型进行训练，得到训练好的目标图神经网络模型，该目标图神经网络模型用于异常行为识别，可以解决相关技术中异常行为识别模型效果不佳且模型中的聚合存在一定不足的问题，通过图神经网络模型，各类关系及属性可以很好的进行图数据化的表示，结合深度学习在实现复杂函数逼近和学习数据本质特征的能力更强，模型效果更优。

本发明授权一种异常行为识别模型确定方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种异常行为识别模型确定方法，其特征在于，包括：将获取的预定数量的业务数据转换为图结构数据，并提取所述预定数量的业务数据对应的分类标签；对所述图结构数据进行聚合处理，得到所述图结构数据的稠密向量；通过所述稠密向量与所述分类标签对原始图神经网络模型进行训练，得到训练好的目标图神经网络模型，包括：使用所述稠密向量与所述分类标签对原始图神经网络模型进行训练，得到所述目标图神经网络模型，其中，所述稠密向量为所述原始图神经网络模型的输入，训练好的所述目标图神经网络模型输出的所述稠密向量对应的标签结果与所述稠密向量实际对应的分类结果满足以下损失函数： 其中，yv是节点v实际的标签结果，σzv是目标图神经网络预测的概率，σ是激活函数，zv是节点v的稠密向量，λ∥θ∥2为约束条件，V为节点的集合，其中，所述目标图神经网络模型用于异常行为识别。

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