公开(公告)号：CN117333239A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311050997.7

申请日：2023-08-21

Applicant: 南京财经大学

Inventor： 孙宏亮 ,  许品 ,  曹杰 ,  张志旺 ,  陶海成 ,  朱桂祥

IPC: G06Q30/0282 ,  G06Q30/0601 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开一种基于自适应多频谱滤波的图神经网络电商异常检测方法，获取用户评论内容特征和用户评论行为特征；将对同一商品构造用户‑评论图结构；基于伯恩斯坦多项式分别学习得到图的低通和高通滤波器，得到图中节点的低频和高频信号表示；基于固定的带通滤波器，得到图中节点的带通信号表示；使用注意力机制，融合得到的低通、带通、和高通信号，通过注意力损失函数，为每个节点自适应的学习出不同频率信号占该节点最终节点表示的比重；使用softmax层计算最终的节点表示，得到图神经网络模型的预测结果，并根据损失函数，计算节点的分类损失，更新模型参数。本发明缓解了以往的方法会导致的过平滑问题，提升了对电商交易网络中异常节点的识别率。

公开(公告)号：CN113409121A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110728252.6

申请日：2021-06-29

Applicant: 南京财经大学

Inventor： 朱桂祥 ,  曹杰 ,  张瑾 ,  夏天豪 ,  王宇琛 ,  温宇

IPC: G06Q30/06 ,  G06F16/901 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于异构图表达学习的跨境电商推荐方法，在一个真实的跨境电商数据集上进行定量分析，通过隐语义主题模型LDA，得到跨境电商产品的主题概率分布，选择最大的概率分布值对应的主题作为最终产品的主题，构造“用户‑产品‑主题”三部图，针对“用户‑产品‑主题”三部图中存在高阶边关系的用户和项目，提出HNGR分别进行嵌入式的传播学习，包含信息传播和信息聚合，得到高质量的用户和产品表达向量，通过多层感知机MLP去建模“用户‑产品”的交互产生推荐结果。本发明以跨境电商平台用户购买记录数据为驱动，以异构图表达学习的图神经网络为模型，能够有助于识别用户的兴趣偏好，同时能缓解“用户‑产品”购买矩阵的稀疏性问题。

公开(公告)号：CN115797078A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211503182.5

申请日：2022-11-28

Applicant: 南京财经大学 ,  江苏省联合征信有限公司

Inventor： 曹杰 ,  朱桂祥 ,  张瑾 ,  周云松 ,  王治平 ,  齐宁 ,  金铭

IPC: G06Q40/06 ,  G06Q40/02

Abstract: 一种基于多任务学习框架的可解释性金融授信预测方法，首先，对企业征信数据进行预处理相关操作；其次，从上述预处理后的数据中抽取影响金融预测的代表性特征；通过One‑Hot编码将这些特征从离散和连续型分别转换为低维稠密的表征向量；将这些表征向量进行拼接传入多头注意力网络，去捕捉不同特征之间的交互，和学习多样化的特征交互带来的多义性。传入基于层级注意力网络的模型，通过其高效的注意力聚合策略来学习高阶的特征表达，同时能够为预测结果提供了较好的可解释性。通过设计3个不同的激活函数以分别完成3个金融预测的任务：1.能否授权，2.授信额度，3.能否按期还款；基于训练的模型，实现授信3个子任务的预测。

公开(公告)号：CN113409121B

公开(公告)日：2022-02-15

申请号：CN202110728252.6

申请日：2021-06-29

Applicant: 南京财经大学

Inventor： 朱桂祥 ,  曹杰 ,  张瑾 ,  夏天豪 ,  王宇琛 ,  温宇

IPC: G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种基于异构图表达学习的跨境电商推荐方法，在一个真实的跨境电商数据集上进行定量分析，通过隐语义主题模型LDA，得到跨境电商产品的主题概率分布，选择最大的概率分布值对应的主题作为最终产品的主题，构造“用户‑产品‑主题”三部图，针对“用户‑产品‑主题”三部图中存在高阶边关系的用户和项目，提出HNGR分别进行嵌入式的传播学习，包含信息传播和信息聚合，得到高质量的用户和产品表达向量，通过多层感知机MLP去建模“用户‑产品”的交互产生推荐结果。本发明以跨境电商平台用户购买记录数据为驱动，以异构图表达学习的图神经网络为模型，能够有助于识别用户的兴趣偏好，同时能缓解“用户‑产品”购买矩阵的稀疏性问题。

公开(公告)号：CN113570301A

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202110727304.8

申请日：2021-06-29

Applicant: 南京财经大学

Inventor： 王有权 ,  曹杰 ,  韩金广 ,  陶海成 ,  朱桂祥

IPC: G06Q10/08 ,  G06Q50/26 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的粮库清仓查库欺诈行为检测方法，包括两个步骤，第一步骤为粮库欺诈行为特征产生，构建了6个判别是否存在欺诈行为的特征；第二步骤主要参数为基于半监督学习的粮库清仓查库欺诈行为检测方法设计，然后，针对粮库清仓查库中存在大量无标记粮库和少量的标记粮库特征数据的这一问题，提出了基于半监督ExpectationMaximization(EM)算法的粮库清仓查库欺诈行为检测方法；最后可以通过EM算法不断迭代来改进分类器的效果，从而提升了粮库清仓查库欺诈行为检测的效果。