基于特征选择的信用卡欺诈行为检测

• 作者: 宋阳
• 来源期刊: 贵州科学
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 特征融合 特征映射 K-means算法 SVM算法
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 大数据
• 页码范围: 83-87
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2701字
• 语种: 中文

摘要

针对某电商旅行社平台信用卡相关历史交易数据,基于数据挖掘技术,采用多特征字段融合,在信用卡交易记录中挖掘其隐藏的、潜在的异常交易模式,从而给相关管理部门提供必要的风控预警,提取有关142个特征字段构成数据集,其中正负样本共计10110条,对原始特征映射后进行二进制非对称编码,特征维数达到801个,采用特征权重计算来抽取主要特征,对数据存在的大量冗余无关特征进行降维压缩处理,特征维数降至25个,减少了数据在预处理和模型训练过程中的内存压力,使用K-means和SVM对其进行分类学习,在真实数据集上对比实验分类结果,表明整个处理过程所采用的方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋阳	贵州师范大学大数据与计算机科学学院	1	3	1.0	1.0