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摘要:
针对目前金融支付行业交易中存在的欺诈风险复杂化和高频化的问题,提出一种基于密度分布演化的流式聚类算法(DDE-Stream).利用CLIQUE算法对账户交易特征进行网格聚类,结合隐马尔可夫算法构建账户交易行为档案模型,根据该模型进行实时的欺诈侦测,并在模型自更新阶段,利用DDE-Stream算法对多维度交易特征进行实时聚类.实验结果表明,该算法能够实时侦测交易欺诈风险,且在验证集上获得的准确率相比传统随机森林分类算法超过50%.
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文献信息
篇名 基于流式聚类及增量隐马尔可夫模型的实时反欺诈系统
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 实时风控 欺诈侦测 行为档案 流式聚类 增量隐马尔可夫
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 安全技术
研究方向 页码范围 122-129
页数 8页 分类号 TP391
字数 7715字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邱雪涛 中国银联股份有限公司电子商务与电子支付国家工程实验室 4 19 3.0 4.0
2 赵金涛 中国银联股份有限公司电子商务与电子支付国家工程实验室 4 19 3.0 4.0
3 李旭瑞 复旦大学计算机科学技术学院 2 3 1.0 1.0
7 胡奕 中国银联股份有限公司电子商务与电子支付国家工程实验室 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
实时风控
欺诈侦测
行为档案
流式聚类
增量隐马尔可夫
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
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