基于本质特征和网络特征的信用卡欺诈检测

发布时间：2017-08-30 09:37

  本文关键词：基于本质特征和网络特征的信用卡欺诈检测

  更多相关文章： 信用卡欺诈检测 预测 本质特征 网络特征 新近度-频率-货币值

【摘要】：由于信用卡欺诈检测是一种不合规则的预测任务,需要专门方法来处理并预测,提出一种基于本质特征和网络特征的检测方法,以满足自动化和实时处理的要求。提出的方法结合了两种重要特征,即利用新近度—频率—货币值(RFM)的基本原理,由外来交易和顾客消费历史派生出本质特征;采用信用卡持有人和商家的网络为每个网络对象派生出依赖猜测分数的网络特征。然后将这些特征提供给成熟的学习方法。本文评估了逻辑回归、神经网络和随机森林模型。结果表明本质特征和网络特征的结合产生了最佳执行结果,获得的ROC曲线下面积(AUC)高于0.98。且提出的方法还能够精确地从一系列欺诈交易中挑选出第一笔交易。
【作者单位】： 宁夏工商职业技术学院;
【关键词】： 信用卡欺诈检测 预测 本质特征 网络特征 新近度-频率-货币值
【分类号】：F832.2;TP18
【正文快照】： 0引言 尽管电子商务已经成为众多玩家的一种成熟业务,但网上支付的安全性却很滞后[1]。其主要原因是在线销售增长快速,结果导致了许多“无卡交易”(Card Not Present,CNP)交易,通过伪装成其他人来误导系统支付,这种欺诈检测是电子商务领域亟待解决的问题[2]。 由于信用卡发

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本文编号：758536