B2C欺诈交易检测模型的研究

• 作者: 舒鹏飞
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: XGBoost 在线支付 欺诈检测 B2C交易
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 23-25
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 2829字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2019.12.007

摘要

近年来,B2C在线交易得到繁荣的发展,个人用户通过电子账户在电子商务网站进行交易时,在线支付平台为其提供网上的资金结算服务,但是B2C在线交易依然存在着很多的挑战,欺诈交易就是其中最重要的挑战之一.欺诈者通过非法手段窃取用户的电子账户,然后通过第三方购物网站转移账户资金,给用户造成了极大的经济损失.因此,在线支付平台亟需建立有效的欺诈交易检测系统.本文提出了一种基于XGBoost的欺诈交易检测模型,解决了其他机器学习模型在面对数据不平衡问题上的不足.本文通过在某金融平台的真实B2C交易数据集上进行验证,实验表明该方法的性能超过其他的机器学习模型,该方法能够检测出超过94％的欺诈交易,并且保持打扰率低于0.1％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒鹏飞	同济大学电子与信息工程学院	2	0	0.0	0.0