本文關(guān)鍵詞：基于本質(zhì)特征和網(wǎng)絡(luò)特征的信用卡欺詐檢測

  更多相關(guān)文章： 信用卡欺詐檢測 預(yù)測 本質(zhì)特征 網(wǎng)絡(luò)特征 新近度-頻率-貨幣值

【摘要】：由于信用卡欺詐檢測是一種不合規(guī)則的預(yù)測任務(wù),需要專門方法來處理并預(yù)測,提出一種基于本質(zhì)特征和網(wǎng)絡(luò)特征的檢測方法,以滿足自動化和實時處理的要求。提出的方法結(jié)合了兩種重要特征,即利用新近度—頻率—貨幣值(RFM)的基本原理,由外來交易和顧客消費歷史派生出本質(zhì)特征;采用信用卡持有人和商家的網(wǎng)絡(luò)為每個網(wǎng)絡(luò)對象派生出依賴猜測分?jǐn)?shù)的網(wǎng)絡(luò)特征。然后將這些特征提供給成熟的學(xué)習(xí)方法。本文評估了邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機森林模型。結(jié)果表明本質(zhì)特征和網(wǎng)絡(luò)特征的結(jié)合產(chǎn)生了最佳執(zhí)行結(jié)果,獲得的ROC曲線下面積(AUC)高于0.98。且提出的方法還能夠精確地從一系列欺詐交易中挑選出第一筆交易。
【作者單位】： 寧夏工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 信用卡欺詐檢測 預(yù)測 本質(zhì)特征 網(wǎng)絡(luò)特征 新近度-頻率-貨幣值
【分類號】：F832.2;TP18
【正文快照】： 0引言 盡管電子商務(wù)已經(jīng)成為眾多玩家的一種成熟業(yè)務(wù),但網(wǎng)上支付的安全性卻很滯后[1]。其主要原因是在線銷售增長快速,結(jié)果導(dǎo)致了許多“無卡交易”(Card Not Present,CNP)交易,通過偽裝成其他人來誤導(dǎo)系統(tǒng)支付,這種欺詐檢測是電子商務(wù)領(lǐng)域亟待解決的問題[2]。 由于信用卡發(fā)

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