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金融交易数据驱动的图谱网络智能化欺诈侦测

         

摘要

针对当前金融领域营销场景中商户与持卡人团伙化的交易欺诈行为难以侦测、挖掘的不足的问题,该文基于交易流水数据,构建了持卡人-商户的智能化交易图谱网络,建立了图拓扑特征体系框架和机器学习的异常检测算法,对当前营销欺诈团伙化网络进行了智能化侦测.基于相关样本数据提出的模型效果比传统模型具有较大提升,对欺诈团伙证据链挖掘和画像分析提供了有效方法.

著录项

  • 来源
    《应用科学学报》 |2020年第5期|713-723|共11页
  • 作者单位

    复旦大学 计算机科学技术学院 上海 200433;

    中国银联电子支付研究院 上海 201201;

    复旦大学 计算机科学技术学院 上海 200433;

    中国银联电子支付研究院 上海 201201;

    复旦大学 计算机科学技术学院 上海 200433;

    复旦大学 计算机科学技术学院 上海 200433;

    中国银联电子支付研究院 上海 201201;

    中国银联电子支付研究院 上海 201201;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 自动推理、机器学习;
  • 关键词

    图计算; 可解释性; 人工智能; 数据融合;

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