公开(公告)号：CN115859199A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211253233.3

申请日：2023-01-17

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 林开标 ,  洪彬升 ,  张杨 ,  卢萍

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06F16/901 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06Q40/08

Abstract: 本发明实施例提供一种医保欺诈检测方法及其嵌入向量生成方法、装置和介质，涉及医疗保险技术领域。嵌入向量生成方法包含S1、获取医保数据，并根据医保数据构建医保异质图G。S2、根据医保数据和医保异质图，获取特征图。S3、根据医保异质图，获取拓扑图。S4、根据医保异质图，获取语义图。S5、将特征图、拓扑图和语义图，分别输入单图卷积神经网络模型中，获取特征空间节点嵌入ZF、拓扑空间节点嵌入ZT和语义空间节点嵌入ZS。S6、将特征图、拓扑图和语义图两两组合后，分别输入一个共享参数的公共卷积神经网络模型中，获取拓扑特征节点嵌入ZCTF、特征语义节点嵌入ZCFS和拓扑语义节点嵌入ZCTS。S7、将步骤S5和步骤S6得到的节点嵌入融合，获取最终嵌入向量表示。

公开(公告)号：CN117649301A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202311344288.X

申请日：2023-10-17

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 卢萍 ,  洪彬升 ,  林开标

IPC: G06Q40/08 ,  G06F16/901 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明提供了一种医疗保险欺诈检测方法、装置、设备及可读存储介质，构建基于医保数据集的多种异构图，包括扩散图、拓扑图、特征图语义图；采用置信度融合优化器对基础视图进行了优化，引入共享参数的多通道语义图卷积有效融合不同类型的元路径语义图。引入自适应注意力机制，以便为不同视图分配权重，从而更全面地融合来自多视图的信息，准确地描述医保数据的丰富特征。采用三种不同的损失函数进行端到端的模型训练，充分发挥多视图数据的互补优势，从而增强欺诈检测模型鲁棒性和泛化能力。充分应用该方法于真实医保数据集，对其在实际场景中的全面效用进行了深入验证。该方法在提升准确率和召回率方面取得了显著成效。