基于深度学习的欺诈交易识别方法、系统及存储介质

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的欺诈交易识别方法、系统及存储介质，该方法包括：获取训练样本，所述训练样本为用于建立欺诈交易检测模型的交易数据；构建堆叠的RBM神经网络结构，并基于所述训练样本训练所述堆叠的RBM神经网络结构，生成降维器；通过所述降维器对所述训练样本进行降维，并将经过降维得到的二元状态向量进行聚类，以建立欺诈交易检测模型；获取待检测交易数据，并根据所述欺诈交易检测模型，分析待检测交易数据，以识别出欺诈交易。本发明能够提高欺诈交易识别的准确性，无需预先定义相似度度量方法，从而可降低难度和成本，且对样本数据的容忍度高。