专利交易市场

本发明提供一种基于关联分析的异常交易识别方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：收集用户在各个交易平台上历史正常行为模式数据，并建立跨平台正常行为模式库；提取当前交易数据中的交易活动特征；将当前交易数据中的交易活动特征与跨平台正常行为模式库中的交易活动特征，进行跨平台关联分析，计算当前交易的异常交易指数；判断异常交易指数是否小于预设值；若是，初步标记为正常交易；否则，对当前交易进行人工审核；将初步标记为正常交易所对应的交易活动特征转化为综合特征向量，输入至卷积神经网络，输出交易识别结果；对异常交易进行人工审核；对正常交易的交易行为数据存入跨平台正常行为模式库。

本发明提供一种基于时空关联性的异常交易识别方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：收集多元时序交易数据，对数据多元时序交易进行标准化处理；将标准化处理后的数据，按时间窗口划分为多个目标时序交易数据，并构建图结构输入；基于图结构输入，利用图注意力网络提取时空特征；基于时空特征和标准化后的数据使用Transformer模型进行特征重建，得到与目标交易数据一一对应的重建数据；通过计算目标时序交易数据与重建数据之间的重建误差，得到异常得分；根据异常得分与动态阈值的比较，判断目标数据是否异常；将识别出的异常交易数据发送给管理人员进行人工确认。