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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利数据识别模型的训练方法及装置、数据处理方法及装置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：CN109948670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-10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：201910160638.4，技术领域涉及：G06Q40/00；该发明授权数据识别模型的训练方法及装置、数据处理方法及装置是由陈尧设计研发完成，并于2019-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据识别模型的训练方法及装置、数据处理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了数据识别模型的训练方法及装置、数据处理方法及装置。数据识别模型的训练方法包括：获取用户的样本数据，样本数据指向具有金融欺诈风险的特征；基于样本数据，使用第一机器学习模型进行数据伪装训练，得到样本数据对应的伪装数据；基于伪装数据，使用第二机器学习模型进行数据识别训练，得到目标函数；调整第一机器学习模型的第一模型参数和第二机器学习模型的第二模型参数，优化目标函数的取值至预设值；将当前第二模型参数对应的第二机器学习模型作为数据识别模型。在利用数据识别模型进行数据处理时可以提高对经伪装后的具有金融欺诈风险的特征的识别适应能力，进而可以大大提高反金融欺诈的可靠性和有效性。

本发明授权数据识别模型的训练方法及装置、数据处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种数据识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的样本数据，所述样本数据具有金融欺诈风险的特征；基于所述样本数据，使用第一机器学习模型进行数据伪装训练，得到所述样本数据对应的伪装数据；基于所述伪装数据，使用第二机器学习模型进行数据识别训练，得到目标函数，所述第一机器学习模型与所述第二机器学习模型基于生成式对抗网络建立；调整所述第一机器学习模型的第一模型参数和所述第二机器学习模型的第二模型参数，优化所述目标函数的取值至预设值；将当前所述第二模型参数对应的所述第二机器学习模型作为所述数据识别模型；其中，所述基于所述样本数据，使用第一机器学习模型进行数据伪装训练，得到所述样本数据对应的伪装数据的步骤，包括：将所述样本数据输入所述第一机器学习模型；使用所述第一机器学习模型将所述样本数据与随机数据结合，生成所述伪装数据；所述基于所述伪装数据，使用第二机器学习模型进行数据识别训练，得到目标函数，包括：将所述伪装数据输入所述第二机器学习模型；当所述第二机器学习模型识别出所述伪装数据具有金融欺诈风险的特征时，得到第一识别结果；当所述第二机器学习模型识别不出所述伪装数据具有金融欺诈风险的特征时，得到第二识别结果；根据所述第一识别结果和所述第二识别结果，生成所述目标函数。

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