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龙图腾网恭喜智器云南京信息科技有限公司申请的专利一种生成重点可疑交易报告的系统和方法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：CN119250039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411780054.4，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权一种生成重点可疑交易报告的系统和方法是由陶军军;钟麒;高平伟设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生成重点可疑交易报告的系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种生成重点可疑交易报告的系统和方法，涉及金融数据安全技术领域，本系统包括数据处理单元、报告生成单元、报告导出单元以及显示器；所述数据处理单元用于对交易数据进行获取、存储、解析、分析和清洗；所述报告生成单元用于根据清洗后的数据生成具有分析维度的重点可疑交易报告；所述报告导出单元用于根据用户选择的维度生成最终的报告并输出；所述显示器用于用户输入选择的维度。本发明还提出一种方法用于对系统的实现。本发明能够有效改善现有技术中重点可疑交易报告质量不高以及数据格式与标准数据格式不一致导致报告编写效率低的情况。

本发明授权一种生成重点可疑交易报告的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种生成重点可疑交易报告的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1、接收重点可疑交易数据，基于重点可疑交易数据获取相关交易数据，并将相关交易数据按预置的标准数据格式进行清洗；步骤2、根据清洗后的相关交易数据，基于报告维度对相关交易数据进行数据分析；步骤3、从外接输入设备中获取用户选择的可选报告维度的指令，基于该指令生成包括该选择的报告维度的重点可疑交易报告，并输出该报告；在步骤1中，从系统外接收由工作人员筛选出的重点可疑交易数据，并将重点可疑交易数据发送至交易数据库进行存储；交易数据库包含全量的交易信息以及基本信息种类；交易数据库中信息存储格式表示为：[B1:VB1,B2:VB2,...,Bn:VBn]；其中，B1～Bn表示第1～n种交易数据库基本信息，n为正整数，表示种类数量；VB1～VBn表示B1～Bn的对应值；对于每一条重点可疑交易数据的内容，使用正则表达式结合上下文分析算法解析出其交易基本信息，格式为：[b1:Vb1,b2:Vb2,...,bm:Vbm]；其中，{b1,b2,...,bm}⊆{B1,B2,...,Bn}，b1～bm表示第1～m种交易基本信息，m为正整数，表示种类数量；Vb1～Vbm表示b1～bm的对应值；基于提取到的基本信息，以基本信息bi为索引，并设置约束条件，从交易数据库中获取与该基本信息相关的交易数据信息：其中，i为正整数，表示提取到基本信息种类索引，i∈{1,2,...,m}，bi表示第i种交易基本信息，bi∈{b1,b2,...,bm}；当Vbi取值类型为数值型时，设置数值下限C和上限D，C≤Vbi≤D；从交易数据库中筛选出对应信息数值满足范围[C,D]的交易数据信息；当Vbi取值类型为类别型时，为每种类别分配词向量，从交易数据库中筛选出对应信息种类的词向量与Vbi词向量余弦相似度为1的交易数据信息；当Vbi取值类型为文本型时，使用预训练的Doc2Vec模型为文本生成固定长度的向量，设置阈值A，从交易数据库中筛选出对应信息种类的文本向量与Vbi文本向量余弦相似度满足[A,1]的交易数据信息；设置约束条件：对于基本信息bj，当Vbj取值类型为数值型时，设置数值下限C1和上限D1；约束条件为：C1≤Vbj≤D1；其中，j为正整数，bj表示第j种交易基本信息，bj∈{b1,b2,...,bm}，j≠i，bj≠bi；当Vbj取值类型为类别型时，为每种类别分配词向量；约束条件为：Vbj词向量与预设类别词向量余弦相似度为1；当Vbj取值类型为文本型时，使用预训练的Doc2Vec模型为文本生成固定长度的向量，设置阈值A1；约束条件为：Vbj文本向量与预设文本向量余弦相似度满足范围[A1,1]；从筛选出的交易数据信息中选取满足预先设置的一个或多个约束条件的交易数据信息作为相关交易数据信息；对获取到的相关的交易数据信息做格式变换操作，以将所有的交易数据统一为预先设置的标准数据格式；在步骤2中，基于报告素材库获取报告的维度信息，表示为[β1,β2,...,βt]；其中，t为正整数，表示维度种类数量，β1～βt表示第1～t个维度信息；根据相关交易数据信息从维度信息中筛选出的第一维度信息：T1={β1,β2,...,βt}∩{b1,b2,...,bm}；剩下的信息归类为第二维度信息：T2={b1,b2,...,bm}-{β1,β2,...,βt}∩{b1,b2,...,bm}；其中，T1表示第一维度信息集合，T2表示第二维度信息集合；分别使用大数据模型基于第一维度信息和第二维度信息对相关交易数据进行分析；基于第一维度信息对相关交易数据进行分析：使用FP-Growth算法生成频繁项集，根据频繁项集生成关联规则，设置置信度和提升度阈值，用以分析不同交易之间潜在的关联关系；基于第二维度信息对相关交易数据进行分析：对于相关交易数据中第二维度信息值为文本类型的维度信息，使用预训练语言模型生成文本向量；使用K-means聚类算法对相关交易数据信息进行聚类；使用LDA无监督学习算法提取潜在主题，并结合人工分析是否涉及敏感或可疑内容；按照报告的维度信息对分析得到的数据信息在报告素材库中进行对应存储。

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