申请/专利权人：广东工业大学

申请日：2022-09-02

公开（公告）日：2022-11-29

公开（公告）号：CN115409118A

主分类号：G06K9/62

分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q40/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.12.16#实质审查的生效;2022.11.29#公开

摘要：现如今在金融业，随着企业数量的不断增加，尤其是小微商户的规模不断扩大，发生非法交易和欺诈行为的风险商户也越来越多。本发明公开一种基于LSTM和LogisticRegression的金融用户交易行为监控模型，通过组合模型的方式，有效地对用户的交易行为安全性进行预测，步骤包括：步骤1、采集用户交易行为历史数据并进行预处理；步骤2、将步骤1处理的数据来训练拥有交易指标时间序列的LSTM模型；步骤3、将LSTM模型的输出结果输入Logistic回归模型中训练；步骤4、根据步骤3的输出结果进行分类预测。

主权项：1.本发明公开了一种基于LSTM和LogisticRegression的金融用户交易行为监控模型，包含以下步骤：步骤1、数据预处理，对用户交易数据进行清洗，包括对不利于模型训练的数据中的缺失值，异常值等进行清理，同时对时间特征统一格式；步骤2、LSTM用户交易行为检测模型训练阶段，将步骤1预处理后的交易数据输入到LSTM神经网络中进行训练；步骤3、Logistic回归模型训练阶段，将步骤2中的输出结果作为输入，放入Logistic回归模型中进行训练；步骤4、预测阶段，通过步骤3的分类结果进行用户交易行为的预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东工业大学 一种基于LSTM和逻辑斯谛回归的金融用户交易行为监控模型

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