基于孤立森林模型实现烟草销售异常行为检测的方法

摘要

本发明涉及一种基于孤立森林模型实现烟草销售异常行为检测的方法，包括以下步骤：对数据集进行预处理、对数据集进行特征提取、构建孤立森林模型、通过孤立森林模型对预测数据进行异常检测。采用了本发明的基于孤立森林模型实现烟草销售异常行为检测的方法，通过对卷烟零售户销售假烟的行为特征与属性特征进行分析，细化传统的销售指标，并增加刻画零售商内在属性的属性特征和控制时间效应与周期性的月份指标。并结合实际场景中，数据量小，标签稀少的特点，采用无监督的孤立森林算法进行异常检测。使得该算法能在数据量小的情况下依然取得较高的查全率，更有效的为执法部门提供决策支持的同时，也使得信息利用最大化。