公开(公告)号：CN118940200A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411434704.X

申请日：2024-10-15

Applicant: 西南财经大学

Inventor： 杨新 ,  吴美君 ,  农雅轩 ,  曹雪梅 ,  李永豪 ,  寇纲

IPC: G06F18/2433 ,  G06Q40/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于持续学习与知识库回放策略的异常交易检测方法，属于异常交易检测技术领域，方法包括：从知识库中挑选具有代表性的金融交易样本，与预处理后的金融交易样本进行合并形成训练数据集，进而对异常交易检测模型进行增量训练，利用完成训练的当前训练轮次的异常交易检测模型，执行异常交易预测任务。通过挑选能够保留先前任务的知识和经验的代表性金融交易样本，将代表性金融交易样本与增量出现的当期数据集合并后为模型更新提供所用的训练数据集，使模型能不断从之前任务中的代表性金融交易样本提取信息，进而提高对异常情况的识别能力。

公开(公告)号：CN118940200B

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411434704.X

申请日：2024-10-15

Applicant: 西南财经大学

Inventor： 杨新 ,  吴美君 ,  农雅轩 ,  曹雪梅 ,  李永豪 ,  寇纲

IPC: G06F18/2433 ,  G06Q40/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于持续学习与知识库回放策略的异常交易检测方法，属于异常交易检测技术领域，方法包括：从知识库中挑选具有代表性的金融交易样本，与预处理后的金融交易样本进行合并形成训练数据集，进而对异常交易检测模型进行增量训练，利用完成训练的当前训练轮次的异常交易检测模型，执行异常交易预测任务。通过挑选能够保留先前任务的知识和经验的代表性金融交易样本，将代表性金融交易样本与增量出现的当期数据集合并后为模型更新提供所用的训练数据集，使模型能不断从之前任务中的代表性金融交易样本提取信息，进而提高对异常情况的识别能力。