基于SVM的消费欺诈行为预警系统

• 作者: 郑敏姜 黄志华 黄炜
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 预警系统 特征选择 最小二乘支持向量机 消费欺诈
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 7-8,4
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 4620字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2782.2009.10.004

摘要

本文对移动用户恶意欠费的行为进行研究,通过构建消费欺诈行为预警系统以阻止恶意欠费行为的发生.在对移动用户恶意欠费行为的分析上,主要通过基于SVM和遗传算法的特征选择方法选出子特征.然后用基于非平衡数据集的LS-SVM方法训练模型,并对实际数据进行预测,由此得到一份有可能发生恶意欠费行为的用户名单,起到提前预警的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄志华	福州大学数学与计算机科学学院	19	53	5.0	6.0
2	黄炜	福州大学数学与计算机科学学院	5	22	2.0	4.0
3	郑敏姜		4	4	2.0	2.0