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申请/专利权人：北京芯盾时代科技有限公司

摘要：本公开涉及人工智能领域，提供了一种异常账户检测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：构建样本集；根据样本集构建多维度的特征数据集；对多维度的特征数据集进行特征降维，得到初始特征数据集；根据自编码器模型，对全部样本账户对应的初始特征数据集进行特征提取，得到第一特征矩阵；对第一特征矩阵进行全局正则化、局部正则化和残差处理，得到第二特征矩阵；基于第二特征矩阵训练聚类模型，聚类模型用于识别异常账户。本公开为了解决如何提供一个相对稳定的嵌入特征作为输入提高模型的效率的问题，通过对第一特征矩阵进行全局正则化、局部正则化和残差操作，以得到更稳定且效果更好的结果，并降低了成本。

主权项：1.一种异常账户检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：构建样本集，所述样本集包括多个样本账户的数据，所述样本账户的数据包括样本账户的登录数据和交易数据，以及对手账户的登录数据；针对每个所述样本账户，根据所述样本集构建多维度的特征数据集；对所述多维度的特征数据集进行特征降维，得到初始特征数据集；根据异常账户检测模型包括的自编码器模型，对全部所述样本账户对应的所述初始特征数据集进行特征提取，得到第一特征矩阵；所述第一特征矩阵包括全部所述样本账户中的每个所述样本账户对应的特征向量；对所述第一特征矩阵进行第一处理，得到第二特征矩阵；所述第一处理至少包括：全局正则化处理、局部正则化处理和残差处理；基于所述第二特征矩阵训练异常账户检测模型包括的聚类模型，所述聚类模型用于识别异常账户；所述对所述第一特征矩阵进行第一处理，包括：对所述第一特征矩阵进行全局正则化处理，得到全局正则化特征矩阵，所述全局正则化特征矩阵为所述第一特征矩阵与全部所述样本账户的特征向量的平方和的二范数的比值；对所述第一特征矩阵进行局部正则化处理，得到局部正则化特征矩阵，所述局部正则化特征矩阵为所述第一特征矩阵与所述第一特征矩阵的二范数的比值；对所述第一特征矩阵进行残差处理，得到第二特征矩阵；所述第二特征矩阵为正则化矩阵与残差矩阵的和，其中，所述正则化矩阵为所述全局正则化特征矩阵和所述局部正则化特征矩阵的和与第一超参数的积，所述残差矩阵为所述第一特征矩阵与第二超参数的积，所述第一超参数和所述第二超参数的和为1。

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