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龙图腾网获悉中国联合网络通信集团有限公司申请的专利非正常银行账户识别方法、系统、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113902037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111314098.4，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权非正常银行账户识别方法、系统、电子设备及存储介质是由高泽恺;徐雷;陶冶;边林;刘伟;张立彤;史金雨设计研发完成，并于2021-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本非正常银行账户识别方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种非正常银行账户识别方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，以解决只根据银行交易数据不能很好的识别非正常银行卡的问题，方法包括：分别获取运营商侧网络信令数据和包括用户是否违规标签的银行业务行为数据；根据用户身份信息对网络信令数据和业务行为数据进行匹配，对匹配成功的用户，抽取双方数据中的相关信息进行数据对照并合并成训练样本数据集；构建神经网络模型，并基于联邦学习算法通过训练样本数据集对模型进行训练，得到账户识别模型；基于账号识别模型对待识别的用户业务行为数据进行非正常银行账户识别，判定出违规账户。本公开技术方案能够提高非正常银行账户识别准确率和效率，并且可以保证用户隐私和数据安全。

本发明授权非正常银行账户识别方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种非正常银行账户识别方法，其特征在于，所述方法包括： 分别获取运营商侧用户移动网络信令数据和银行侧用户业务行为数据，所述用户业务行为数据中包括用户是否违规标签； 根据用户身份信息对用户移动网络信令数据和用户业务行为数据进行匹配，对每一个匹配成功的用户，抽取其移动网络信令数据和业务行为数据中的相关信息进行数据对照处理，并将对照处理后的用户移动网络信令数据和用户业务行为数据合并成训练样本数据集，具体为对于匹配的数据，包含了同一用户的用户移动网络信令数据和用户业务行为数据，将这两种数据中的一些特征指标进行对照以识别出银行账户交易中的异常情形，并将异常情形标注，然后将匹配成功的用户移动网络信令数据和用户业务行为数据及异常情形标注的数据合并成训练样本数据集； 构建神经网络模型，并基于联邦学习算法通过所述训练样本数据集对所述神经网络模型进行训练，得到账户识别模型； 基于所述账号识别模型对待识别的银行侧用户业务行为数据进行非正常银行账户识别，判定出违规账户； 其中，对每一个匹配成功的用户，抽取其移动网络信令数据和业务行为数据中的相关信息进行数据对照处理，包括： 设定时间认证、异地交易和交易轨迹符合性特征； 对每一个匹配成功的用户，分别将交易时间与在线时段，活动城市与活跃城市，交易地点与通信轨迹进行对照，并根据对照结果分别对时间认证、异地交易和交易轨迹符合性特征进行标注得到各自对应的特征值； 所述方法还包括： 将时间认证、异地交易和交易轨迹符合性特征值加入到训练样本数据集；以及， 将训练样本数据集处理成{x1，y1，x2，y2，…，xi，yi，…，xw，yw}的形式， 其中xi表示第i个用户的用户特征值、手机号码、银行账号、IP、金额、交易时间、时间认证特征值、异地交易特征值、交易轨迹符合性特征值及各通信特征指标的参数集合；yi为第i个用户是否违规标签，0表示非违规账户，1表示疑似违规账户。

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