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龍圖騰網恭喜湖北工業大學申請的專利基于聚類樣本與極限梯度的信用卡欺詐檢測方法及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114862404B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210478879.5，技術領域涉及：G06Q20/40；該發明授權基于聚類樣本與極限梯度的信用卡欺詐檢測方法及設備是由陳宏偉;艾河設計研發完成，并于2022-05-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于聚類樣本與極限梯度的信用卡欺詐檢測方法及設備在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于聚類樣本與極限梯度的信用卡欺詐檢測方法及設備。所述方法包括：步驟1至步驟8。本發明通過將聚類算法、樣本自適應權重計算與過采樣算法相結合，在解決了類間不均衡問題的同時，還有效避免了類內不均衡問題，提高了人工合成樣本的數據質量，將極限梯度提升樹作為信用卡欺詐檢測模型中的分類器，能獲得更好的分類效果，在結合了基于聚類與自適應權重的過采樣算法后，最終生成的信用卡欺詐檢測模型具有很好的檢測準確性。

本發明授權基于聚類樣本與極限梯度的信用卡欺詐檢測方法及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于聚類樣本與極限梯度的信用卡欺詐檢測方法，其特征在于，包括：步驟1：先對從銀行數據庫中直接拿到的原始數據進行數據清洗與特征工程處理，獲得可用于進行機器學習的原始數據集；步驟2：使用聚類算法對原始數據集進行聚類劃分獲得多個子簇，舍棄沒有少數類樣本或少數類樣本數目僅為1的子簇；步驟3：對于其他的子簇，根據子簇內部少數類與多數類樣本數目的比例計算其失衡率，然后根據設定的失衡率閾值篩選出待過采樣的子簇；步驟4：計算所有待過采樣子簇的稀疏因子，根據稀疏因子確定每一個待過采樣子簇的對應的過采樣權重；步驟5：根據待過采樣子簇內部的每一個少數類樣本對邊界信息的學習程度，分配不同的自適應權重，確定每一個少數類樣本的過采樣權重；步驟6：對每個少數類樣本都分別進行基于其自身自適應權重的過采樣插值計算，生成多數類樣本與少數類樣本達到數量均衡的人工數據集；步驟7：利用極限梯度提升樹算法對上一步中的均衡數據集進行訓練得到最終的信用卡欺詐檢測模型；步驟8：利用步驟7中訓練好的信用卡欺詐檢測模型對信用卡交易數據進行檢測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖北工業大學，其通訊地址為：430068 湖北省武漢市洪山區南李路28號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。