【摘 要】
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数字化的今天,大量交易实现在线化,线上交易数据日益飙升,金融欺诈犯罪急剧增加,导致金融机构巨额损失。本文结合监督学习与非监督学习的优势,主要对现有反欺诈识别的三个问题进行探索。其一,正负例样本不均衡问题。基于DBSMOTE算法猜想提出GMM-SMOTE算法对正样本进行线性差值过采样。设计对比试验验证了DBSMOTE在本数据集上表现优于GMM-SMOTE。其二,样本变量偏移问题(Covariate
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数字化的今天,大量交易实现在线化,线上交易数据日益飙升,金融欺诈犯罪急剧增加,导致金融机构巨额损失。本文结合监督学习与非监督学习的优势,主要对现有反欺诈识别的三个问题进行探索。其一,正负例样本不均衡问题。基于DBSMOTE算法猜想提出GMM-SMOTE算法对正样本进行线性差值过采样。设计对比试验验证了DBSMOTE在本数据集上表现优于GMM-SMOTE。其二,样本变量偏移问题(Covariate Shift)。引入迁移学习概念,猜想验证了基于Kullback-Leibler概率密度比估计法对比机器学习确认法能更有效地解决样本变量偏移问题,使模型预测效果更优。其三,时间局限性问题。随着时间推移,诈骗手法的翻新,无监督学习异常点的识别与有监督学习反欺诈识别域有着互补的优势,本文将Cat Boost算法与孤立森林优势结合起来提高反欺诈识别领域召回率并设计了孤立森林(Isolation Forest)、混合孤立森林(Hybrid Isolation Forest)、拓展孤立森林(Extension Isolation Forest)对比实验,发现混合孤立森林算法在欺诈识别中表现更优。在特征筛选方面,除了结合常规的相关性、异常值情况进行处理还融合了时间一致性概念筛选特征,将在时间跨度上预测表现较差的变量删除。在特征新增方面,加入滑动时间窗口特征及重点分组特征。
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