基于SPARK与随机森林的短信诈骗用户识别研究

• 作者: 岳秋燕 曾德斌 杨杰超 许江淳 陆万荣
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: SPARK 随机森林 分层子空间 加权 短信诈骗用户识别
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 1136-1144
• 页数: 9页
• 分类号: TP39
• 字数: 5845字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.06.024

摘要

当今数据时代电信诈骗现象日益增多,为了在短信诈骗份子实施诈骗前及时识别出其身份,根据目前电信行业需求及研究现状,在SPARK并行处理框架上,针对性地提出了分层子空间的加权随机森林算法.面对短信用户种类繁杂导致的数据类别不平衡带来的随机森林性能低下的问题,采用改进的分层子空间的方法,并根据评估出的每棵树的分类能力给决策树加权,相较于其他分类算法,改进的随机森林表现得更优异;针对电信行业海量数据的特点,选择分布式 SPARK 作为数据处理平台,并行化的平台缩短了模型训练和测试时间,提高了效率,实时、准确地识别电信短信诈骗用户,其准确率达到 90%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许江淳	昆明理工大学信息工程与自动化学院	52	199	8.0	12.0
2	岳秋燕	昆明理工大学信息工程与自动化学院	5	10	2.0	3.0
3	曾德斌	昆明理工大学信息工程与自动化学院	9	27	3.0	5.0
4	陆万荣	昆明理工大学信息工程与自动化学院	11	27	3.0	5.0
5	杨杰超	昆明理工大学信息工程与自动化学院	9	27	3.0	5.0