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申请/专利权人：中国银联股份有限公司

摘要：本发明提供了交易检测方法、模型的训练方法、装置及计算机可读存储介质，该交易检测模型的训练方法包括：获取交易样本集，交易样本集包括携带样本标签的多个交易样本；根据交易样本集构造人工特征以及提取深度特征，得到交易样本集的人工特征和深度特征，形成训练样本集；构建待训练模型，待训练模型至少包含待训练的特征重建网络和分类网络，基于训练样本集对待训练模型迭代地执行端到端的训练，以得到交易检测模型。利用上述方法，能够优化人工特征和深度特征的特征融合过程，从人工特征以及深度特征中自动提取利于下游的分类网络质量提升的特征，实现更好的交易检测效果。

主权项：1.一种交易检测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取交易样本集，所述交易样本集包括携带样本标签的多个交易样本，所述样本标签用于指示所述交易样本的异常情况；根据所述交易样本集构造人工特征以及提取深度特征，得到所述交易样本集的人工特征和深度特征，形成训练样本集；其中，基于所述交易样本的预设交易信息构造所述人工特征，所述预设交易信息包括以下中的一种或多种：交易账户、交易时间、交易金额、交易地点、设备标识、账号注册时间、银行卡预留手机号归属地，基于所述交易样本提取交易网络图中的图结构特征作为所述深度特征；构建待训练模型，所述待训练模型至少包含待训练的特征重建网络和分类网络；基于所述训练样本集对所述待训练模型迭代地执行端到端的训练，其包括：将所述交易样本的所述人工特征和所述深度特征输入待训练的所述特征重建网络，其中，所述特征重建网络至少包括待训练的第一自编码器和第二自编码器；所述特征重建网络将所述人工特征和所述深度特征融合为综合特征，并将所述综合特征和所述人工特征输入所述第一自编码器，将所述综合特征和所述深度特征输入所述第二自编码器；所述第一自编码器根据所述综合特征和所述人工特征依次生成第一编码特征和第一重建特征，所述第二自编码器根据所述综合特征和所述深度特征依次生成第二编码特征和第二重建特征，所述特征重建网络根据所述第一编码特征和所述第二编码特征生成所述交易样本的综合编码特征；将所述特征重建网络生成的所述交易样本的所述综合编码特征输入待训练的所述分类网络，得到所述交易样本的样本检测结果；根据所述第一重建特征和所述人工特征之间的差异程度、所述第二重建特征和所述深度特征之间的差异程度以及所述样本检测结果和所述样本标签之间的差异程度，调整所述待训练模型的各个参数，直至达到预设收敛条件，以得到交易检测模型。

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