1.一种基于大数据的消费金融领域欺诈检测方法，其特征在于，包括：S1、获取金融交易数据和用户个人数据，并构建金融交易图G所述金融交易数据包括：交易时间、交易方式、交易金额、交易者、交易之前的账户余额、交易之后的账户余额、交易的接收方，交易之前交易接收方的账户余额、交易之后交易接收方的账户余额；

所述用户个人数据包括：性别、年龄、好友列表；

S2、对于每次金融交易，分别从图GS21：对图G

对图G

其中，F表示节点V

S22：将图G

S23：重复步骤S21-S22进行提取用户向量u，维度为b×|VS3、采用稀疏交叉注意力机制对金融交易特征向量f和用户向量u进行特征融合，得到融合特征向量H，将融合特征向量H输入前馈神经网络进行二分类，预测此次交易是否为欺诈交易；

采用稀疏交叉注意力机制对金融交易特征向量f和用户向量u进行特征融合，得到融合特征向量H，包括：H＝Softmax(Sample(fW其中，H表示融合特征向量，W

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的消费金融领域欺诈检测方法，其特征在于，构建金融交易图GS11：将金融交易数据中的交易者和交易接收方作为图节点VS12：根据用户个人数据中的好友列表，构建交易用户交际图G

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的消费金融领域欺诈检测方法，其特征在于，所述图节点V其中，m为金融数据的特征列数，

4.根据权利要求2所述的一种基于大数据的消费金融领域欺诈检测方法，其特征在于，所述图节点V其中，n为用户个人数据的特征列数，

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的消费金融领域欺诈检测方法，其特征在于，从图G对于每次金融交易中的涉及的金融用户，分别找到该用户在图G

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的消费金融领域欺诈检测方法，其特征在于，路径r的确定，包括：其中，N表示图中节点的数量，V

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的消费金融领域欺诈检测方法，其特征在于，将融合特征向量H输入前馈神经网络进行二分类，预测此次交易是否为欺诈交易，包括：Output＝argmax(W

其中，Output表示前馈神经网络输出的二分类预测结果，Output＝0表示此次交易不是欺诈交易，Output＝1表示此次交易属于欺诈交易；W