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一种面向深度学习的网络个人信贷欺诈行为检测方法

摘要

本发明属于计算机科学技术领域,公开了一种面向深度学习的网络个人信贷欺诈行为检测方法,包括以下步骤:获取历史网络个人信贷信息;选取降噪梯度提升树的第一子参数;对降噪梯度提升树进行训练,使用历史网络个人信贷信息进行无监督学习,得到第一数据特征;使用第一数据特征进行有监督学习,完成降噪梯度提升树模型训练;存储降噪梯度提升树模型;输入新的网络个人信贷信息,通过降噪梯度提升树模型对欺诈行为进行检测。本发明具有更强的抗噪性和鲁棒性,能够提高网络个人信贷的欺诈检测效果。

著录项

  • 公开/公告号CN110276679A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-09-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉大学;

    申请/专利号CN201910434402.5

  • 发明设计人 胡文斌;唐传慧;过冰峰;

    申请日2019-05-23

  • 分类号

  • 代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人胡琦旖

  • 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

  • 入库时间 2024-02-19 13:36:02

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q40/02 申请日:20190523

    实质审查的生效

  • 2019-09-24

    公开

    公开

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