【摘 要】
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针对网购消费者异常行为特征难提取、特征维度高和检测精度低等问题,提出一种基于自动编码器的孤立森林模型,用于网购消费者异常行为检测.通过自动编码器对网购消费者数据进行降维处理,利用孤立森林进行异常行为检测,利用网格搜索算法进行参数调优.实验结果表明,该模型降维效果、检测精度都优于主成分分析方法(PCA)与模糊C均值结合模型,对于网购消费者异常行为检测问题有实际的意义.
【机 构】
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大连海事大学航运经济与管理学院 辽宁 大连116026
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针对网购消费者异常行为特征难提取、特征维度高和检测精度低等问题,提出一种基于自动编码器的孤立森林模型,用于网购消费者异常行为检测.通过自动编码器对网购消费者数据进行降维处理,利用孤立森林进行异常行为检测,利用网格搜索算法进行参数调优.实验结果表明,该模型降维效果、检测精度都优于主成分分析方法(PCA)与模糊C均值结合模型,对于网购消费者异常行为检测问题有实际的意义.
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