交易数据信息分类模型训练方法、设备及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116010811A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202211593153.2G06Q40/00(2023.01)(22)申请日2022.12.13(71)申请人中国农业银行股份有限公司地址100005北京市东城区建国门内大街69号(72)发明人武承暾(74)专利代理机构北京同立钧成知识产权代理有限公司11205专利代理师荣甜甜臧建明(51)Int.Cl.G06F18/214(2023.01)G06N3/08(2023.01)G06F18/24(2023.01)G06F18/23(2023.01)G06N3/0464(2023.01)权利要求书2页说明书11页附图3页(54)发明名称交易数据信息分类模型训练方法、设备及存储介质(57)摘要本申请提供的一种交易数据信息分类模型训练方法，涉及数据信息处理技术领域。该方法包括通过获取多条初始交易数据信息，根据多条初始交易数据信息，确定第一交易数据信息和第二交易数据信息，根据第一交易数据信息和第二交易数据信息训练初始模型，得到交易数据信息分类模型。采用本技术方案，能够提升识别洗钱的交易数据信息的准确度。CN116010811ACN116010811A权利要求书1/2页1.一种交易数据信息分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取多条初始交易数据信息；其中，每一条所述初始交易数据信息包括多个维度的数据信息；根据所述多条初始交易数据信息，确定第一交易数据信息和第二交易数据信息；其中，所述第一交易数据信息表征具备标签的交易数据信息；所述第二交易数据信息表征不具备标签的交易数据信息；所述第一交易数据信息的数量与所述第二交易数据信息的数量的和值为所述初始交易数据信息的数量；根据所述第一交易数据信息和所述第二交易数据信息训练所述初始模型，得到所述交易数据信息分类模型；其中，所述交易数据信息分类模型用于对待分类的交易数据信息进行分类。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多条初始交易数据信息，确定第一交易数据信息和第二交易数据信息，包括：对所述多条初始交易数据信息进行聚类，得到至少一个聚类结果；其中，所述至少一个聚类结果中包括至少一条交易数据信息；根据所述至少一个聚类结果，确定所述第一交易数据信息和所述第二交易数据信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个聚类结果，确定所述第一交易数据信息和所述第二交易数据信息，包括：计算每一个所述聚类结果中交易数据信息的熵值，将所述熵值高于阈值的交易数据信息作为所述第一交易数据信息；根据所述多条初始交易数据信息和所述第一交易数据信息，确定所述第二交易数据信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一交易数据信息和所述第二交易数据信息训练所述初始模型，得到所述交易数据信息分类模型，包括：将所述第一交易数据信息输入至所述初始模型中，得到初始分类模型；根据所述第一交易数据信息、所述第二交易数据信息以及所述初始分类模型，确定所述交易数据信息分类模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一交易数据信息、所述第二交易数据信息以及所述初始分类模型，确定所述交易数据信息分类模型，包括：将所述第二交易数据信息输入至所述初始分类模型中，确定出第三交易数据信息；其中，所述第三交易数据信息是所述第二交易数据信息中具备标签的交易数据信息；将所述第三交易数据信息和所述第一交易数据信息的集合输入至所述初始分类模型，确定所述交易数据信息分类模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述第二交易数据信息输入至所述初始分类模型中，确定出第三交易数据信息，包括：将所述第二交易数据信息输入至所述初始分类模型中，确定所述第二交易数据信息的第一标签信息与第二标签信息；将所述第一标签信息与所述第二标签信息相同的所述第二交易数据信息作为所述第三交易数据信息。7.一种交易数据信息分类方法，其特征在于，所述方法包括：2CN116010811A权利要求书2/2页获取多条待分类的交易数据信息；其中，每一条所述待分类的交易数据信息包括多个维度的数据信息；将所述多条待分类的交易数据信息输入至交易数据信息分类模型，得到所述多条待分类的交易数据信息的类别。8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1‑6中任一项或权利要求7所述的方法。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中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1‑6中任一项或权利要求7所述的方法。10.一种计算机程序