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申请/专利权人：东华大学
摘要：本发明公开了一种用于欺诈检测的行为图谱双向链路推理方法。针对欺诈链路中关键行为链路难以挖掘的问题，本发明建立以行为图谱为环境的强化学习框架，同时从正向和逆向两个方向展开推理。设计动态的行为筛选和交互引导的动作剪枝策略，解决行为的不确定性，控制动作空间的大小。设计具有空间交互的混合奖励机制，增强实体的相关性和超行为链的可信度。基于行为图谱的结构特性，定义推理的提前终止条件，加速模型收敛。通过关键行为链路筛选算法，从推理出的丰富链路中识别出关键行为链路。再利用行为图谱神经网络对关键行为链路进行欺诈检测。本发明为识别关键行为链路用于欺诈检测提供了技术支持。
主权项：1.一种用于欺诈检测的行为图谱双向链路推理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立行为图谱：针对电信欺诈场景中的每个案例，提取行为及其主体和客体，分别建立主体空间和行为空间，将主体空间和行为空间中的行为关联起来，构成行为图谱，其中，主体空间是以实体作为节点、以行为作为超边的无向超图，行为空间是以行为作为节点、以行为集合作为超边的有向超图；步骤2、以行为图谱为环境，建立马尔科夫决策过程：定义环境的状态集合、智能体的动作集合、环境的奖励函数以及转移概率函数，设计动态的行为筛选与交互引导的动作剪枝函数，限制行为组合的复杂性，通过一种关注主体空间和行为空间交互的混合奖励机制，鼓励智能体探索更高质量的推理路径，根据行为图谱的结构特性，引入提前终止条件，从而提高推理效率，加速模型收敛；步骤3、基于演员-评论家的强化学习框架，优化策略网络，同时计算动作概率和状态价值，用于下一时刻的动作选择；步骤4、基于关键行为链路筛选算法，从推理出的丰富链路中识别关键行为链路；步骤5、使用行为图谱神经网络，对关键行为链路进行欺诈检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东华大学 一种用于欺诈检测的行为图谱双向链路推理方法
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