作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
随着网络信息技术的快速发展,互联网金融欺诈现象不断发生,制约着银行金融科技企业的发展,也会导致诸多社会经济问题.通过构建基于机器学习的欺诈检测模型来进行反欺诈检测已成为此领域的主流思路.介绍了互联网金融的反欺诈现状,在网络支付模式下,提出了一种基于滑动时间窗口的反欺诈检测方法,从两个大维度挖掘各类风险交易特征,统计用户近期历史行为,构建机器学习反欺诈检测模型,并在网络支付的真实数据集上验证了其有效性.
推荐文章
基于双约束滑动时间窗口的告警预处理方法研究
时间窗口
滑动步长
双约束
告警相关性分析
告警事务
基于滑动窗口及局部特征的时间序列符号化方法
时间序列
滑动窗口
局部特征
符号化
基于拓扑依赖关系和滑动时间窗口的网络事件关联研究
网络管理
故障管理
事件关联
拓扑依赖关系
管理对象
基于滑动窗口法的智能开关动作时间动态预测
电弧
接触器
交流过零点
滑动窗口法
智能开关
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于滑动时间窗口的金融反欺诈检测应用
来源期刊 电脑与电信 学科 工学
关键词 互联网金融 欺诈检测 滑动时间窗口 机器学习
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 安全技术
研究方向 页码范围 34-37,40
页数 5页 分类号 TP311
字数 4222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 王昌琪 同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (28)
共引文献  (10)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2012(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2013(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2014(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2015(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2016(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2017(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2018(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2019(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
互联网金融
欺诈检测
滑动时间窗口
机器学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑与电信
月刊
1008-6609
44-1606/TN
大16开
广州市连新路171号国际科技中心B108室
1995
chi
出版文献量(篇)
8962
总下载数(次)
13
总被引数(次)
9565
论文1v1指导