【摘 要】
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针对在线金融支付系统对欺诈检测的高质量需求,在回顾现有解决方法的基础上,全面分析其中存在的关键问题,并针对性地提出了一套高可靠性、高有效性和高可信性的解决方案.从问
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院,上海 201804;中国农业银行商河县支行,山东 济南 251600
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针对在线金融支付系统对欺诈检测的高质量需求,在回顾现有解决方法的基础上,全面分析其中存在的关键问题,并针对性地提出了一套高可靠性、高有效性和高可信性的解决方案.从问题转化的角度出发,首先将交易欺诈检测问题转化为推荐系统问题,基于协同过滤和排序嵌入推荐,解决了数据层面的可靠性问题,然后通过添加依赖于上下文的边界分类器约束,提升了方法的应用有效性,最后利用交易的频次信息度量标签的可信度,解决了模型层面的可信性问题.
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