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龙图腾网恭喜杭州虹数信息科技有限公司申请的专利一种基于异构图的税务异常检测方法、系统及相关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：CN114331655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202111676431.6，技术领域涉及：G06Q40/10；该发明授权一种基于异构图的税务异常检测方法、系统及相关装置是由郑庆华;徐一明;王嘉祥;师斌;刘勇;董博;陈鹏飞;朱华童;黄志苹设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异构图的税务异常检测方法、系统及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于异构图的税务异常检测方法，包括：获取各公司的税务数据；将所述税务数据输入预设图数据库，并创建所述税务数据对应的不同类型的节点；利用元路径实例级聚合每个节点的多个元路径信息，利用元路径内级聚合不同元路径实例的信息，利用元路径间级从不同元路径实例中学习所述节点的隐含信息；将所述元路径实例级、元路径内级和元路径间级输入至所述异构图，利用交叉熵损失函数计算损失，得到检测模型；利用所述检测模型进行税务异常检测。本申请利用异构图丰富的税务风险信息，可以使偷漏税检测准确率进一步提升。本申请还提供一种基于异构图的税务异常检测系统、计算机可读存储介质和电子设备，具有上述有益效果。

本发明授权一种基于异构图的税务异常检测方法、系统及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于异构图的税务异常检测方法，其特征在于，包括：获取各公司的税务数据；将所述税务数据输入预设图数据库，并创建所述税务数据对应的不同类型的节点；利用元路径实例级聚合每个节点的多个元路径信息，利用元路径内级聚合不同元路径实例的信息，利用元路径间级从不同元路径实例中学习所述节点的隐含信息；其中，每个节点学习一个低维的嵌入表示，所述嵌入表示包含了所述异构图的结构信息和所述税务数据的语义信息；将所述元路径实例级、元路径内级和元路径间级输入至所述异构图，利用交叉熵损失函数计算损失，得到检测模型；利用所述检测模型进行税务异常检测；其中，利用元路径实例级聚合每个节点的多个元路径信息包括：将元路径实例上的所有节点进行拼接，与特定类型的矩阵相乘以学习元路径实例的嵌入表示；其中，利用所述检测模型进行税务检测包括：利用所述检测模型输出每个公司学习到的节点嵌入，将所述节点嵌入输入至支持向量机中，以便对所有公司进行二分类并进行偷漏税检测；将公司之间的嵌入进行哈达玛积，得到公司对的嵌入标识，再将所述嵌入对输入到所述支持向量机中进行隐匿交易检测。

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