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龙图腾网恭喜北京芯盾时代科技有限公司申请的专利一种数据处理模型的训练方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119444421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510045644.0，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权一种数据处理模型的训练方法及装置是由李晨阳;郭伟怡;孙悦;郭晓鹏设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据处理模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种数据处理模型的训练方法及装置，应用于数据处理领域，方法包括：获取交易记录，交易记录包括交易账号，交易账号携带类别标签；构建第一交易网络确定第一嵌入矩阵；基于预设规则生成第二嵌入矩阵；基于统计指标和初始自编码器生成第一统计矩阵；根据第二嵌入矩阵和第一统计矩阵确定第一误差；根据第一嵌入矩阵和第一统计矩阵对初始多层神经网络模型进行训练，得到交易账号的预测结果；根据预测结果和类别标签确定第二误差；根据第一误差和第二误差调整初始多层神经网络模型和初始自编码器的参数得到目标多层神经网络模型和目标自编码器。应用本方法，可以达到使用较少的样本数据，达到更好的模型训练的效果。

本发明授权一种数据处理模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种数据处理模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设时间范围内的交易记录，所述交易记录包括交易双方的交易账号，所述交易账号携带类别标签；根据所述交易记录构建第一交易网络，所述第一交易网络的节点为交易账号，所述第一交易网络中用于连接两个节点的边表示两个交易账号之间存在交易行为；确定所述第一交易网络的第一嵌入矩阵；确定统计指标和与所述统计指标对应的预设规则，并基于所述预设规则生成第二嵌入矩阵，所述预设规则用于确定所述交易账号的类别；基于所述统计指标确定所述交易账号在所述预设时间范围内的第一统计向量，并通过初始自编码器进行处理生成第一统计矩阵；根据所述第二嵌入矩阵和所述第一统计矩阵确定第一误差；通过所述第一嵌入矩阵和所述第一统计矩阵对初始多层神经网络模型进行训练，得到所述交易账号的预测结果；根据所述交易账号的预测结果和所述交易账号的类别标签确定第二误差；根据所述第一误差和所述第二误差对所述初始多层神经网络模型的参数和所述初始自编码器的参数进行调整，使总误差符合误差阈值，得到目标多层神经网络模型和目标自编码器；所述确定所述第一交易网络的第一嵌入矩阵，包括：根据所述第一交易网络确定节点的邻接矩阵；根据如下公式确定所述第一交易网络的第一嵌入矩阵：；其中，为自环邻接矩阵，为的度矩阵，表示第i层的第一嵌入矩阵，表示第i-1层的第一嵌入矩阵，表示第i-1层到第i层的权重矩阵；所述基于所述预设规则生成第二嵌入矩阵，包括：对所述预设规则进行预处理将所述预设规则转化为逻辑表达式；根据所述逻辑表达式生成所述预设规则的图结构；通过图卷积网络算法对所述图结构进行处理生成第二嵌入矩阵；所述根据所述第二嵌入矩阵和所述第一统计矩阵确定第一误差，包括：确定所述第二嵌入矩阵对应的第一概率分布和与所述第一统计矩阵对应的第二概率分布；确定从所述第一概率分布到所述第二概率分布的代价矩阵；通过最优传输算法确定所述代价矩阵的最优传输距离；确定所述最优传输距离为所述第二嵌入矩阵和所述第一统计矩阵的第一误差。

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