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申请/专利权人：厦门大学
摘要：一种基于深度学习模型的异常金融行为分析方法及系统，涉及金融分析技术领域。方法包括：获取实时金融数据，对实时金融数据进行信息提取，根据提取结果，确定实时金融数据的数据类别；根据数据类别，对实时金融数据进行数据特征提取，将提取结果与预设数据库中的数据进行匹配，得到匹配度；将匹配度与预设匹配阈值进行对比，根据对比结果，确定实时金融数据是否为异常金融行为；若超过，则确定实时金融数据是异常金融行为，并根据对比结果、匹配度、数据类别、实时金融数据，生成报告信息并预警。准确地判断实时金融数据是否表征异常金融行为，降低误报和漏报的可能性。为监管和调查提供重要依据。
主权项：1.一种基于深度学习模型的异常金融行为分析方法，其特征在于包括以下步骤：1获取历史金融数据，对获取的历史金融数据进行完整性分析和修正，通过分类确定异常金融数据，提取异常特征并建立可信度等级；2获取实时金融数据，对所述实时金融数据进行信息提取，根据提取结果，确定所述实时金融数据的数据类别；3根据所述数据类别，对所述实时金融数据进行数据特征提取，将提取结果与预设数据库中的数据进行匹配，得到匹配度；4将所述匹配度与预设匹配阈值进行对比，根据对比结果，确定所述实时金融数据是否表征一种异常金融行为；5若所述匹配度超过预设匹配阈值，则确定所述实时金融数据表征一种异常金融行为，并根据所述对比结果、所述匹配度、所述数据类别、所述实时金融数据，生成报告信息，根据所述报告信息进行预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 一种基于深度学习模型的异常金融行为分析方法及系统
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