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摘要：本发明属于大数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的消费金融领域欺诈检测方法，包括：获取金融交易数据和用户个人数据并构建成图结构，使用图注意力网络分别提取出金融交易特征和用户特征，用稀疏交叉注意力机制进行融合后输出金融交易欺诈检测的结果；本发明在欺诈检测时引入用户之间的关系，将交易用户之间的联系以图形式进行特征提取，与金融交易特征进行融合，使得模型具有检测团伙性欺诈的能力，同时使用稀疏交叉注意力来对交易特征和用户特征进行融合，实现了高准确性的金融领域欺诈检测。

主权项：1.一种基于大数据的消费金融领域欺诈检测方法，其特征在于，包括：S1、获取金融交易数据和用户个人数据，并构建金融交易图GF和交易用户交际图GU；所述金融交易数据包括：交易时间、交易方式、交易金额、交易者、交易之前的账户余额、交易之后的账户余额、交易的接收方，交易之前交易接收方的账户余额、交易之后交易接收方的账户余额；所述用户个人数据包括：性别、年龄、好友列表；S2、对于每次金融交易，分别从图GF和图GU中拆分出交易用户所在的金融交易子图Gf以及该用户对应的用户交际子图Gu，使用图注意力网络GAT对金融交易子图Gf和用户交际子图Gu进行特征提取，得到金融交易特征向量f和用户向量u；S21：对图Gf中的每个节点VF，计算与其所有相邻节点之间注意力系数，将相邻节点的特征向量加权求和来更新节点VF本身的特征向量，最终得到节点VF的特征向量F；对图Gf中的每个节点VF，计算与其所有相邻节点之间注意力系数，将相邻节点的特征向量加权求和来更新节点VF本身的特征向量，最终得到节点VF的特征向量F，包括： 其中，F表示节点VF的特征向量，σ表示Sigmoid激活函数，hi、hj、hk分别表示图Gf中任意三个不相同的节点i、j、k的维度特征向量，维度为|VF|，W1、W2分别表示维度为1×|VF|的第一、第二特征转换矩阵，表示图Gf中第i个节点的邻接节点集合；S22：将图Gf中每个节点的特征向量进行拼接，得到交易特征向量f，维度为a×|VF|，其中，a表示图Gf中节点的数量；S23：重复步骤S21-S22进行提取用户向量u，维度为b×|VF|，其中，b表示图Gu中的节点数量；S3、采用稀疏交叉注意力机制对金融交易特征向量f和用户向量u进行特征融合，得到融合特征向量H，将融合特征向量H输入前馈神经网络进行二分类，预测此次交易是否为欺诈交易；采用稀疏交叉注意力机制对金融交易特征向量f和用户向量u进行特征融合，得到融合特征向量H，包括：H＝SoftmaxSamplefWQ×uWKT×uWKTuWV其中，H表示融合特征向量，WQ、WK、WV分别表示维度分别为|VF|×128、|VU|×128、|VU|×128的查询向量矩阵、键向量矩阵、值向量矩阵，Sample表示对fWQ×uWKT得到的矩阵进行采样，f表示金融交易特征向量，u表示用户向量，T表示矩阵转置。

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百度查询： 北京飘飘云科技有限公司 一种基于大数据的消费金融领域欺诈检测方法