基于本质特征和网络特征的信用卡欺诈检测

• 作者: 张燕
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 信用卡欺诈检测 预测 本质特征 网络特征 新近度-频率-货币值
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 72-77
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6745字
• 语种: 中文

摘要

由于信用卡欺诈检测是一种不合规则的预测任务,需要专门方法来处理并预测,提出一种基于本质特征和网络特征的检测方法,以满足自动化和实时处理的要求.提出的方法结合了两种重要特征,即利用新近度—频率—货币值(RFM)的基本原理,由外来交易和顾客消费历史派生出本质特征;采用信用卡持有人和商家的网络为每个网络对象派生出依赖猜测分数的网络特征.然后将这些特征提供给成熟的学习方法.本文评估了逻辑回归、神经网络和随机森林模型.结果表明本质特征和网络特征的结合产生了最佳执行结果,获得的ROC曲线下面积(AUC)高于0.98.且提出的方法还能够精确地从一系列欺诈交易中挑选出第一笔交易.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张燕		5	73	4.0	5.0