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申请/专利权人：华南理工大学;广东邮政邮件快件服务有限公司;广州深视未来智能科技有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于层次图神经网络和LSTM的邮件风险预警系统，包括：层次图构建模块，用于构建“邮件城市转运中心—网点”层次图；邮件数据导入模块，用于导入邮件城市转运中心和网点处的邮件订单数据、邮件图像识别数据和数据库中的历史邮件数据并进行预处理操作；邮件特征提取模块，用于对邮件数据进行特征提取；节点特征更新模块，用于对节点特征进行更新；节点风险预警模块，用于对层次图中的节点进行风险类别概率预测，当节点处于偏高或高类别时，系统启动安全预警提示，提醒工作人员加强管控。本发明首次引入层次图神经网络从全局的视角预测邮件链路上的节点风险，捕捉邮件链路节点上的相互影响关系，提高节点风险预测的准确性。

主权项：1.基于层次图神经网络和LSTM的邮件风险预警系统，其特征在于，包括：层次图构建模块，用于构建“邮件城市转运中心—网点”层次图，将邮件在运输过程中经过的邮件城市转运中心和网点抽象成节点、相邻近的节点构建边得到图结构，并通过分层处理得到层次图结构，以此建模不同粒度下节点间复杂时空依赖关系；邮件数据导入模块，用于导入邮件城市转运中心和网点处的邮件订单数据、邮件图像识别数据和数据库中的历史邮件数据这三类数据，并对这三类数据进行预处理操作，包括：删除异常值和删除冗余数据，得到预处理后的邮件数据；邮件特征提取模块，用于对邮件数据导入模块预处理后的邮件数据进行特征提取，利用LSTM网络对邮件数据进行编码-解码操作，自动学习邮件数据中的关键特征，实现邮件数据降维和特征提取，得到节点特征；节点特征更新模块，用于对邮件特征提取模块获得的节点特征进行更新，利用层次图神经网络和注意力机制进行层间和层内节点的消息聚合及表示更新，得到层次图中节点的最终特征表示；节点风险预警模块，用于对层次图中的节点进行风险类别概率预测，输入为节点特征更新模块得到的节点的最终特征表示，通过由全连接层和sigmoid激活函数构成的神经网络对节点进行风险分类，风险类别设置为低、偏低、中等、偏高、高五类，当节点处于偏高或高类别时，系统启动安全预警提示，提醒工作人员加强管控。

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