一种基于弱监督学习的线上借贷反欺诈方法
发布时间:2022-07-02 10:21
在基于机器学习的诸多应用中,采用的多是强监督学习方法,但这类方法对标签的依赖性极强。在一些应用场景中,标签的获取往往非常困难,如互联网金融中的网络借贷场景。为了解决这一问题,研究弱监督学习领域的相关算法,探索相关算法在网络借贷反欺诈方面的应用,并在一个银行的网络借贷数据集上实现了一个基于弱监督相关算法的反欺诈模型。结果显示,所采取的基于图的弱监督算法能够有效识别借贷欺诈。
【文章页数】:5 页
【文章目录】:
0 引言
1 相关工作
2 方法设计
3 实验验证
3.1 数据集简介
3.2 模型评估指标
3.3 实验性能
4 结语
【参考文献】:
期刊论文
[1]A brief introduction to weakly supervised learning[J]. Zhi-Hua Zhou. National Science Review. 2018(01)
本文编号:3654189
【文章页数】:5 页
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0 引言
1 相关工作
2 方法设计
3 实验验证
3.1 数据集简介
3.2 模型评估指标
3.3 实验性能
4 结语
【参考文献】:
期刊论文
[1]A brief introduction to weakly supervised learning[J]. Zhi-Hua Zhou. National Science Review. 2018(01)
本文编号:3654189
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