一种基于LSTM和逻辑斯谛回归的金融用户交易行为监控模型

摘要

现如今在金融业，随着企业数量的不断增加，尤其是小微商户的规模不断扩大，发生非法交易和欺诈行为的风险商户也越来越多。本发明公开一种基于LSTM和Logistic Regression的金融用户交易行为监控模型，通过组合模型的方式，有效地对用户的交易行为安全性进行预测，步骤包括：步骤1、采集用户交易行为历史数据并进行预处理；步骤2、将步骤1处理的数据来训练拥有交易指标时间序列的LSTM模型；步骤3、将LSTM模型的输出结果输入Logistic回归模型中训练；步骤4、根据步骤3的输出结果进行分类预测。