(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 202210878184.6 (22)申请日 2022.07.25 (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 丁锐　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 马小青 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06Q 20/38(2012.01) G06Q 20/40(2012.01) G06F 11/34(2006.01) G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 一种识别用户异常行为模型建立方法及装 置 (57)摘要 本申请公开本一种识别用户异常行为模型 建立方法及装置， 应用于数据处理领域。 该方法 包括： 获取用户行为数据， 对所述用户行为数据 进行特征提取， 获得多个特征向量， 将所述多个 特征向量基于预设的运算规则进行运算， 获得至 少一个第一特征向量， 根据所述至少一个第一特 征向量进行建模， 获得识别用户异常行为模型。 本申请中可以通过对获取的用户行为数据进行 特征提取、 运算获得第一特征向量， 根据第一特 征向量， 可以获得识别用户异常行为模型， 进而 可以通过识别用户异常行为模型来识别用户是 否存在异常行为， 不受人为因素影响。 这样就解 决了现有技术中人工识别的方式， 极大程度上受 人主观因素的影 响， 导致识别银行从业人员的异 常行为准确率低的问题。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 115358292 A 2022.11.18 CN 115358292 A 1.一种识别用户异常行为模型建立方法， 其特 征在于， 包括： 获取用户行为数据； 对所述用户行为数据进行 特征提取， 获得多个特 征向量； 将所述多个特 征向量基于预设的运 算规则进行运 算， 获得至少一个第一特 征向量； 根据所述至少一个第一特 征向量进行建模， 获得识别用户异常行为模型。 2.根据权利要求1中所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述至少一个第 一特征向量进 行建模， 获得识别用户异常行为模型， 包括： 对所述至少一个第一特 征向量进行建模， 获得识别用户异常行为初始模型； 对所述识别用户异常行为初始模型进行模型调优， 确定所述识别用户异常行为初始模 型的最优识别参数； 根据所述 最优识别参数， 获取模型训练数据； 根据所述模型训练数据， 对所述识别用户异常行为初始模型进行训练， 获得所述识别 用户异常行为模型。 3.根据权利要求1中所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 对所述至少一个第一特 征向量进行归一 化处理， 获得归一 化数据； 根据所述归一 化数据进行建模， 获得识别用户异常行为模型。 4.根据权利要求1中所述的方法， 其特征在于， 所述对所述用户行为数据进行特征提 取， 获得多个特 征向量， 包括： 对所述用户行为数据进行 数据清洗， 和/或， 数据去重， 获得第一数据； 对所述第一数据进行 特征提取， 获得多个特 征向量。 5.根据权利要求1中所述的方法， 其特征在于， 在所述获得识别用户异常行为模型之 后， 所述方法还 包括： 获取用户交易数据； 将所述用户交易数据输入所述识别用户异常行为模型， 获得用户异常行为 概率； 响应于所述用户异常行为 概率大于第一阈值， 确定用户存在异常行为。 6.一种识别用户异常行为模型建立装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取 单元， 用于获取用户行为数据； 第一提取单元， 用于对所述用户行为数据进行 特征提取， 获得多个特 征向量； 运算单元， 用于将所述多个特征向量基于预设的运算规则进行运算， 获得至少一个第 一特征向量； 第一建模单元， 用于根据所述至少一个第一特征向量进行建模， 获得所述识别用户异 常行为模型。 7.根据权利要求6中所述的装置， 其特 征在于， 所述第一建模单 元， 具体用于： 对所述至少一个第一特 征向量进行建模， 获得识别用户异常行为初始模型； 对所述识别用户异常行为初始模型进行模型调优， 确定所述识别用户异常行为初始模 型的最优识别参数； 根据所述 最优识别参数， 获取模型训练数据； 根据所述模型训练数据， 对所述识别用户异常行为初始模型进行训练， 获得识别用户 异常行为模型。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115358292 A 28.根据权利要求6中所述的装置， 其特 征在于， 所述装置还 包括： 归一化单元， 用于对所述至少一个第一特 征向量进行归一 化处理， 获得归一 化数据； 第二建模单 元， 用于根据所述归一 化数据进行建模， 获得识别用户异常行为模型。 9.根据权利要求6中所述的装置， 其特 征在于， 所述第一 提取单元， 具体用于： 对所述用户行为数据进行 数据清洗， 和/或， 数据去重， 获得第一数据； 对所述第一数据进行 特征提取， 获得多个特 征向量。 10.根据权利要求6中所述的装置， 其特 征在于， 所述装置还 包括： 第二获取 单元， 用于获取用户交易数据； 输入单元， 用于将所述用户交易数据输入所述识别用户异常行为模型， 获得用户异常 行为概率； 响应单元， 用于响应于所述用户异常行为 概率大于第一阈值， 确定用户存在异常行为。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115358292 A 3