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申请/专利权人：江苏苏宁银行股份有限公司;南京大学
摘要：本发明公开了一种基于时域卷积网络和注意力机制的银行欺诈检测方法。该方法包括获取原始数据，并将原始数据脱敏后结构化存储至数据库中，将存储的数据进行特征提取，以获得特征向量矩阵，将提取获得的特征向量矩阵输入至训练合格的时域卷积网络模型中，以提取时序特征向量矩阵，根据时序特征向量矩阵和注意力机制计算获得欺诈特征向量矩阵，将所述欺诈特征向量矩阵输入至分类器中，以获得欺诈判断结果。本发明通过将时域卷积网络和注意力机制有效结合，银行反欺诈技术在以下方面带来了显著优势，时域卷积网络可以有效学习时间序列数据中的特征，而注意力机制可以进一步指导模型集中关注关键特征，提高特征提取的准确性和效率。
主权项：1.一种基于时域卷积网络和注意力机制的银行欺诈检测方法，其特征在于，包括：获取原始数据，并将所述原始数据脱敏后结构化存储至数据库中；对存储的数据进行特征提取，以获得特征向量矩阵；将提取获得的特征向量矩阵输入至训练合格的时域卷积网络模型中，利用所述时域卷积网络模型中多层次的卷积层和池化层对特征矩阵进行卷积和采样操作，以提取时序特征向量矩阵；根据所述时序特征向量矩阵和注意力机制计算获得欺诈特征向量矩阵，具体如下：U＝tanhGTAVW1·W2att＝softmaxUFscored＝GTAV⊙att其中，Fscored为计算获得的欺诈特征向量矩阵，Fscored∈RN×D，R为实数，N为句子长度，D为所述时序特征向量矩阵的维度，U为中间计算结果，tanh.为双曲正切激活函数，GTAV为时域卷积网络模型提取的时序特征向量矩阵，W1和W2分别为权重矩阵，W1∈RD×D，W2∈RD×1，·为矩阵的乘法，att为计算出的注意力分布矩阵，softmax.为softmax函数，⊙为矩阵逐个元素相乘；将所述欺诈特征向量矩阵Fscored输入至分类器中，以获得欺诈判断结果。
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百度查询： 江苏苏宁银行股份有限公司 南京大学 一种基于时域卷积网络和注意力机制的银行欺诈检测方法
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