买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京信息科技大学;北京京信科高端信息产业技术研究院有限公司申请的专利一种基于FTransformer-LightGBM的进口商品价格欺诈识别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：CN119579187B 。

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：202411618942.6，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权一种基于FTransformer-LightGBM的进口商品价格欺诈识别方法是由张健;李博;廖梦洁;黄磊;焦万莹;齐林设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FTransformer-LightGBM的进口商品价格欺诈识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能算法欺诈识别领域，提出一种基于FTransformer‑LightGBM的进口商品价格欺诈识别方法，通过提出的双分支架构和动态特征融合，提高对价格欺诈数据的特征表达，进而提高进口商品价格欺诈类别识别准确率。首先，设计基于机器学习方法和深度学习方法构建的双分支架构，通过融合LightGBM和FTModel模型的输出特征，可以更好地应对数据的多样性，增强对欺诈价格数据的特征表达；其次，基于全连接层和Transformer设计一个基于FTModel的特征提取分支，聚焦复杂场景下商品价格欺诈数据关键特征的提取增强欺诈价格数据的特征表达，加强欺诈数据全局特征的提取；最后，提出的动态特征融合通过动态调整权重可以更加自主地选择有效特征，深度挖掘关联特征，提升模型识别性能。

本发明授权一种基于FTransformer-LightGBM的进口商品价格欺诈识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FTransformer-LightGBM的进口商品价格欺诈识别方法，其特征在于， S1：数据获取：获取进口商品价格欺诈识别数据；由工作人员根据每条数据的进口商品的基本信息判断其是否存在价格欺诈，打上标签；将打上标签后的数据作为后续步骤的数据集；所述数据集中数据格式为：进口商品的基本信息,进口商品价格欺诈类别标签； S2：数据集平衡：通过SMOTE-CGAN数据集平衡方法对S1中获取的数据集进行平衡，得到平衡后的数据集；所述SMOTE-CGAN数据集平衡方法是通过合成新的少数类样本来增加数据集中少数类样本的数量； S3：数据集处理：对S2平衡后的数据集进行最大值最小值归一化处理，得到处理过后的数据集； S4：确定训练集、验证集和测试集：将S3处理过后的数据集按照设定比例划分为训练集、验证集和测试集； S5：设计模型：设计和搭建基于FTransformer-LightGBM的进口商品价格欺诈识别模型；所述进口商品价格欺诈识别模型由基于LightGBM的特征提取分支、基于FTModel的特征提取分支、动态特征融合模块和sigmoid模块构成；所述的基于FTModel的特征提取分支依次由两个全连接层、一个Transformer层和一个全连接层构成； 所述的动态特征融合模块是通过动态调整每个特征的加权权重，实现对所述两条特征提取分支的提取特征的融合；最终融合特征的表达式如下所示： 其中，和分别是基于LightGBM的特征提取分支的权重和提取特征，和分别是基于FTModel的特征提取分支的权重和提取特征; S6：模型训练调优：将训练集和验证集的进口商品的基本信息作为S5进口商品价格欺诈识别模型的输入，进口商品价格欺诈类别标签作为输出，对模型进行训练；通过结合交叉熵损失对进口商品价格欺诈识别模型进行调优，得到最优进口商品价格欺诈识别模型； S7：模型评估：将S4测试集中进口商品的基本信息输入到S6最优进口商品价格欺诈识别模型进行预测，得到进口商品价格欺诈识别结果，并与所述进口商品价格欺诈类别标签进行比较，计算进口商品价格欺诈识别结果的准确率、召回率、查准率、F1值对进口商品价格欺诈识别模型进行评估。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京信息科技大学;北京京信科高端信息产业技术研究院有限公司，其通讯地址为：102206 北京市昌平区太行路55号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。