【摘 要】
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随着银行业发展的日新月异,交易数量呈指数型增长,与此同时异常交易也在增多,造成了不可估量的损失和风险。就如何从海量客户信息及银行卡交易数据中精准识别可疑交易,采用基
【机 构】
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上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61702334)上海市自然科学基金项目17ZR1429700
论文部分内容阅读
随着银行业发展的日新月异,交易数量呈指数型增长,与此同时异常交易也在增多,造成了不可估量的损失和风险。就如何从海量客户信息及银行卡交易数据中精准识别可疑交易,采用基于Fisher判断准则的BalanceCascade算法解决银行卡异常交易识别中的数据不平衡问题,提出了一种有效的异常交易检测模型。同时,将AUC和K-S指标作为不平衡数据分类的性能评价标准,最后对Kaggle数据平台的银行卡异常交易数据集进行了实验,结果显示本文提出的检测模型的性能评价指标AUC达到0.92的同时KS值也高达0.65,说明该模
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