(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211274462.3 (22)申请日 2022.10.18 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 童楚婕　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 李艳艳 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 40/08(2012.01) G06N 5/02(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 信用卡风险交易检测方法及装置 (57)摘要 本发明公开了信用卡风险交易检测方法及 装置， 可用于 人工智能技术领域， 方法包括： 获取 历史用户信用卡交易数据， 根据历史用户信用卡 交易数据构建二分图， 将二分图投影成第一同构 图及第二同构图， 根据第一同构图确定线上商户 图及线下商户图， 根据线上商户图确定线上商户 图对应的第一隐义表示向量， 根据线下商户图确 定线下商户图对应的第二隐义表 示向量， 在待检 测交易为线上交易时， 将待检测交易输入至线上 信用卡风险交易检测模型； 在 待检测交易为线下 交易时， 将待检测交易输入至线下信用卡风险交 易检测模型。 本发明分别针对线下商户和线上商 户进行模型训练， 提高了模型训练效率及模型的 有效性， 提高了信用卡风险交易检测的准确性及 效率。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115511611 A 2022.12.23 CN 115511611 A 1.一种信用卡 风险交易检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取历史用户信用卡交易数据； 根据历史用户信用卡交易数据构建二分图； 所述二分图包含用户集以及商户集； 所述 二分图的边用于指示用户集中的各个用户与商户集中的各个商户之间的交易关系； 将所述二分图投影成第 一同构图及第 二同构图； 第 一同构图用于指示各个商户之间的 关系； 第二同构图用于指示各个用户之间的关系； 根据第一同构图确定线上商户图及线下商户图； 线上商户图用于指示各个线上商户之 间的关系； 线下商户图用于指示各个线下商户之间的关系； 根据线上商户图确定线上商户图对应的第一隐义表示向量； 根据线下商户图确定线下商户图对应的第二隐义表示向量； 根据线上商户图及对应的第 一隐义表示向量训练多层感知机模型， 得到线上信用卡风 险交易检测模型； 根据线下商户图及对应的第 二隐义表示向量训练多层感知机模型， 得到线下信用卡风 险交易检测模型； 在待检测 交易为线上交易时， 将待检测 交易输入至线上信用卡风险交易检测模型， 得 到第一风险检测结果； 在待检测 交易为线下交易时， 将待检测 交易输入至线下信用卡风险交易检测模型， 得 到第二风险检测结果。 2.如权利要求1所述的信用卡风险交易检测方法， 其特征在于， 所述历史用户信用卡交 易数据包括商户品牌信息， 将所述 二分图投影成第一同构图， 包括： 根据商户品牌信息确定第一同构图的第一节点信息； 根据第一节点信息将所述 二分图投影成第一同构图。 3.如权利要求1所述的信用卡风险交易检测方法， 其特征在于， 所述历史用户信用卡交 易数据包括商户名称及商户邮编， 将所述 二分图投影成第一同构图， 包括： 根据商户名称及商户邮编确定第一同构图的第二节点信息； 根据第二节点信息将所述 二分图投影成第一同构图。 4.如权利要求1所述的信用卡风险交易检测方法， 其特征在于， 根据第 一同构图确定线 上商户图及线下商户图， 包括： 确定第一同构图中各个商户的运营模式信息； 根据各个商户的运营模式信息将第一同构图分为线上商户图及线下商户图。 5.如权利要求1所述的信用卡风险交易检测方法， 其特征在于， 根据线上商户图确定线 上商户图对应的第一隐义表示向量， 包括： 采用deepwalk算法根据线上商户图确定线上商户图对应的第一隐义表示向量； 根据线下商户图确定线下商户图对应的第二隐义表示向量， 包括： 采用deepwalk算法根据线下商户图确定线下商户图对应的第二隐义表示向量。 6.一种信用卡 风险交易检测装置， 其特 征在于， 包括： 模型训练模块， 用于获取历史用户信用卡交易数据； 根据历史用户信用卡交易数据构 建二分图； 所述二分图包含用户集以及商户集； 所述二分图的边用于指示用户集中的各个 用户与商户集中的各个商户之 间的交易关系； 将所述二分图投影成第一同构图及第二同构权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115511611 A 2图； 第一同构图用于指示各个商户之间的关系； 第二同构图用于指示各个用户之 间的关系； 根据第一同构图确定线上商户图及线 下商户图； 线上商户图用于指示各个线 上商户之 间的 关系； 线下商户图用于指示各个线下商户之间的关系； 根据线上商户图确定线上商户图对 应的第一隐义表示向量； 根据线下商户图确定线下商户图对应的第二隐义表示向量； 根据 线上商户图及 对应的第一隐义表示向量训练多层感知机模型， 得到线 上信用卡风险交易检 测模型； 根据线下商户图及对应的第二隐义表示向量训练多层感知机模型， 得到线下信用 卡风险交易检测模型； 预测模块， 用于在待检测 交易为线上交易时， 将待检测 交易输入至线上信用卡风险交 易检测模 型， 得到第一风险检测结果； 在待检测交易为线下 交易时， 将待检测交易输入至线 下信用卡 风险交易检测模型， 得到第二 风险检测结果。 7.如权利要求6所述的信用卡风险交易检测装置， 其特征在于， 所述模型训练模块具体 用于： 确定第一同构图中各个商户的运营模式信息； 根据各个商户的运营模式信息将第一同构图分为线上商户图及线下商户图。 8.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一所述方 法。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至 5任一所述方法。 10.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品包括计算机程序， 所述计 算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至 5任一所述方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115511611 A 3