【摘 要】
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随着企业数量的不断增加,尤其是小微商户的规模不断扩大,发生非法交易和欺诈行为的风险商户也越来越多。本文提出了一种基于LSTM网络和LightGBM组合模型的商户异常交易检测模
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随着企业数量的不断增加,尤其是小微商户的规模不断扩大,发生非法交易和欺诈行为的风险商户也越来越多。本文提出了一种基于LSTM网络和LightGBM组合模型的商户异常交易检测模型,从时序异常和高维特征方面综合考虑建模。其中LSTM模型通过CNN网络提取有效特征,LSTM网络学习数据中的时序规律,LightGBM模型在特征扩充的基础上,经过数据处理、特征筛选等流程后训练模型,然后通过调试得出两个模型的组合权重系数。最后,在银联商务收单流水测试数据集上验证了组合模型的效果,测试结果表明,组合模型可以有效结合两种
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