【摘 要】
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银行间债券市场作为金融市场重要组成部分,发挥着传导货币政策、提升资本流动性的作用。对市场异常交易行为的检测是保障银行间债券市场健康平稳运行、提升防范金融风险水平的有效手段。因此,提出一种基于网络嵌入和深度学习的异常交易行为检测方法,能有效检测出规则未知的异常交易行为。该方法结合交易网络的特点,采用一种面向时序属性网络的嵌入表示方法,并使用LSTM模型来检测异常交易行为。实验结果显示该模型F1指标值
【机 构】
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华东师范大学计算机科学与技术学院,上海大学计算机工程与科学学院,中汇信息技术（上海）有限公司
【基金项目】
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上海市科学技术委员会项目(18511103802,18511106202,18511103801)。
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银行间债券市场作为金融市场重要组成部分,发挥着传导货币政策、提升资本流动性的作用。对市场异常交易行为的检测是保障银行间债券市场健康平稳运行、提升防范金融风险水平的有效手段。因此,提出一种基于网络嵌入和深度学习的异常交易行为检测方法,能有效检测出规则未知的异常交易行为。该方法结合交易网络的特点,采用一种面向时序属性网络的嵌入表示方法,并使用LSTM模型来检测异常交易行为。实验结果显示该模型F1指标值大于0.7,可提高异常交易行为检测模型的精确度。
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