基于时空图神经网络的多模态威胁感知方法及系统

本发明涉及多模态数据处理技术领域，公开了一种基于时空图神经网络的多模态威胁感知方法及系统，该方法包括：获取车险理赔链路中的多模态原始数据集并进行业务关系挖掘和时空动态分析，得到实体时空关系图；将所述实体时空关系图输入时空图神经网络进行时空融合，得到节点威胁嵌入向量；对所述节点威胁嵌入向量进行图对比学习和跨模态特征判别，得到车险威胁特征向量；基于所述车险威胁特征向量进行欺诈时空传播建模，生成车险威胁阻断策略，本发明能够准确预测团伙欺诈在车险生态网络中的传播路径和影响边界，在欺诈行为完全展现之前识别潜在威胁并启动预防措施。