本文關(guān)鍵詞：移動電子支付中交易異常行為的檢測方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展也帶動電子商務(wù)不斷發(fā)展著,其中網(wǎng)上支付技術(shù)又成為了支撐電子商務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)。但由于用戶基數(shù)越來越大,對于用戶數(shù)據(jù)處理的服務(wù)器要求越來越高,給服務(wù)器造成很大壓力。本文提出的異常交易檢測模型分別從時間復(fù)雜度和準(zhǔn)確性分析角度來對比驗證了本文提出的改進(jìn)型貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法的對于減少服務(wù)器壓力和維持結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性的結(jié)論。 本文分析了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法中的評分搜索方法(K2算法及MCMC算法)存在的缺點基礎(chǔ)上,提出一種基于評分搜索的改進(jìn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法。本文主要研究工作和創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下方面： 本文分析發(fā)現(xiàn)了MCMC理論算法是在拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)未知但數(shù)據(jù)屬性量完整的狀況下進(jìn)行拓?fù)鋵W(xué)習(xí)的比較好的解決方案,但發(fā)現(xiàn)這個拓?fù)鋵W(xué)習(xí)方法初始拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)對于其網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成產(chǎn)生很大的約束,這樣的訓(xùn)練所產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)特別容易會產(chǎn)生局部最優(yōu)。 K2算法這個算法集中解決在拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)未知和數(shù)據(jù)集完整前提下的拓?fù)溆?xùn)練,這是一種廣受歡迎的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法。但經(jīng)分析K2算法前提條件是先得到拓?fù)涔?jié)點的父子關(guān)系順序,這句話的意思就是需要專家干預(yù)才能進(jìn)行下去。 根據(jù)上述表述的對于MCMC算法和K2算法的優(yōu)點和缺點,我提出了一種基于K2和MCMC算法的改進(jìn)型算法用于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí),K2和MCMC方法都是很有優(yōu)勢的,我采用模型平均理論結(jié)合K2和MCMC理論進(jìn)行結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法改進(jìn)。理論的部分最優(yōu)不能代表整體上最優(yōu),單一理論給予的計算趨勢結(jié)論是有誤差的,這時候模型平均理論就可以用上了,它可以使誤差的概率變小,使計算趨勢與事實更加貼近,探索結(jié)論從獨立最優(yōu)理論變?yōu)槿顑?yōu)理論。所以,改進(jìn)型貝葉斯拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法第一步使用MCMC探索理論和模型平均方法來訓(xùn)練拓?fù)涞墓?jié)點上的次序,這樣,就能得到全集最優(yōu)的節(jié)點次序了；然后,把已得到的節(jié)點次序的結(jié)論用到K2理論把所有節(jié)點的后驗概率算出,再進(jìn)行對比得出最優(yōu)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)。 我推導(dǎo)出的改進(jìn)算法經(jīng)過和K2算法和MCMC算法的實驗結(jié)果對比,從準(zhǔn)確性分析和時間復(fù)雜度角度驗證我的改進(jìn)型算法的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)質(zhì)量和效率性比K2算法和MCMC算法要高(經(jīng)驗證,K2算法和MCMC算法跟其他傳統(tǒng)評分搜索相比具有高學(xué)習(xí)質(zhì)量和高效率性)。 此種方法一定程度上解決了單純因素逐個處理各個屬性數(shù)據(jù)造成的服務(wù)器壓力以及個性化智能識別,具有現(xiàn)實的研究意義。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 異常交易 移動電子支付
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP18;TP393.08
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 引言9-12
• 1.1 課題研究的背景和意義9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溆?xùn)練方法的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實證應(yīng)用現(xiàn)狀10-11
• 1.3 本文主要工作和組織結(jié)構(gòu)11-12
• 2 異常交易的定義及危害12-13
• 2.1 異常交易的定義12
• 2.2 異常交易的危害12
• 2.3 異常交易的現(xiàn)狀12-13
• 3 支付系統(tǒng)對于異常行為處理的工作原理13-15
• 3.1 我國移動電子支付安全現(xiàn)狀13
• 3.1.1 安全合規(guī)現(xiàn)狀13
• 3.2 風(fēng)險控制管理系統(tǒng)概述13-14
• 3.3 風(fēng)險控制體系的實現(xiàn)過程14-15
• 3.4 相關(guān)屬性量15
• 4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展15-19
• 4.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的歷史15-17
• 4.1.1 貝葉斯統(tǒng)計學(xué)15-16
• 4.1.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及人工智能的興起16-17
• 4.1.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)17
• 4.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)相關(guān)理論方法17-18
• 4.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)過程及常用應(yīng)用領(lǐng)域概述18-19
• 5 定義移動電子支付異常行為屬性量19-21
• 5.1 交易時間19
• 5.2 訪問時長19
• 5.3 交易位置19-20
• 5.4 交易金額20
• 5.5 商品類型20
• 5.6 異常判斷20-21
• 6 K2算法、MCMC算法及模型平均理論分析21-24
• 6.1 分析MCMG拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)優(yōu)缺點21
• 6.2 分析K2拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)優(yōu)缺點21-22
• 6.3 模型平均理論介紹22-24
• 6.3.1 模型平均理論介紹及理論目的22-24
• 6.3.2 模型平均的歷史及實證24
• 7 研究基于MMHC及K2算法結(jié)合構(gòu)建改進(jìn)型貝葉斯網(wǎng)絡(luò)24-28
• 7.1 結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法研究思路24-25
• 7.2 研究改進(jìn)型貝葉斯拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法25-28
• 7.2.1 改進(jìn)說明25
• 7.2.2 定義算法步驟25-27
• 7.2.3 改進(jìn)評分算法理論性分析27-28
• 8 研究的改進(jìn)算法實證分析28-33
• 8.1 改進(jìn)算法準(zhǔn)確性分析28-32
• 8.2 改進(jìn)型算法時間復(fù)雜度分析32-33
• 9 結(jié)論33-35
• 參考文獻(xiàn)35-37
• 附錄37-38
• 申請學(xué)位期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文38-39
• 致謝39

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王雙成,苑森淼;具有丟失數(shù)據(jù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)研究[J];軟件學(xué)報;2004年07期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 朱明敏;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)與推理研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

  本文關(guān)鍵詞：移動電子支付中交易異常行為的檢測方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：292395