【摘 要】
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随着科技发展,传统金融行业寻求转型,与互联网行业融合,利用互联网行业的信息科技构建互联网金融平台等新型金融业务模式.金融行业借助互联网平台获取用户各类信息,为其金融业务提供便利.其中金融借贷业务也借助金融科技构建金融反欺诈模型,用于预测贷款用户违约的可能性,帮助金融行业规避欺诈用户,保护资金安全.然而金融反欺诈模型的建立面临很多挑战,普遍涉及数据量大、特征繁杂和数据集类别不平衡等问题,其中类别不平
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随着科技发展,传统金融行业寻求转型,与互联网行业融合,利用互联网行业的信息科技构建互联网金融平台等新型金融业务模式.金融行业借助互联网平台获取用户各类信息,为其金融业务提供便利.其中金融借贷业务也借助金融科技构建金融反欺诈模型,用于预测贷款用户违约的可能性,帮助金融行业规避欺诈用户,保护资金安全.然而金融反欺诈模型的建立面临很多挑战,普遍涉及数据量大、特征繁杂和数据集类别不平衡等问题,其中类别不平衡的问题是现阶段金融反欺诈模型面临的重要难题之一.由于传统分类算法对多数类样本识别率高,对少数类样本的识别率却不理想,导致了虽然分类算法识别的精确率较高,但算法的召回率却较低的情况.在金融反欺诈问题中,具体体现不能有效识别出存在坏账风险的用户.为解决金融反欺诈模型中信贷数据存在的数据不平衡的问题,提出了一种有效的过采样算法MSBDSMOTE算法.该算法基于经典聚类算法Meanshift算法与Borderline-SMOTE过采样算法结合.算法首先使用Meanshift算法对所有样本进行聚类,将少数类样本较多但密度较为稀疏的簇作为过采样的安全簇;然后,计算各个安全簇内少数类样本的过采样权重;最后使用Borderline-SMOTE过采样算法在各个簇内进行过采样,根据计算出的过采样权重合成人工样本.该算法对比传统SMOTE算法优化了边界样本误识别和合成的新样本高度相似问题,提高了人工合成样本的多样性.同时该算法考虑了簇内和簇间的样本分布不平衡的问题,使得合成样本更加合理.同时为验证该算法的可行性,本文选取了三个真实的金融信贷数据进行仿真实验,并运用现下流行的经典过采样算法进行对比实验,在KNN、随机森林和XGBoost分类器下对比实验结果,结果表明MS-BDSMOTE算法可有效提高模型对不平衡数据集分类性能且优于现下流行的传统过采样算法.
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