【摘 要】
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针对目前金融支付行业交易中存在的欺诈风险复杂化和高频化的问题,提出一种基于密度分布演化的流式聚类算法(DDE-Stream)。利用CLIQUE算法对账户交易特征进行网格聚类,结合隐
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院,中国银联股份有限公司电子商务与电子支付国家工程实验室
【基金项目】
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国家发展和改革委员会国家信息安全专项（［2015］289）；上海市青年科技英才扬帆计划项目（17YF1425800）
论文部分内容阅读
针对目前金融支付行业交易中存在的欺诈风险复杂化和高频化的问题,提出一种基于密度分布演化的流式聚类算法(DDE-Stream)。利用CLIQUE算法对账户交易特征进行网格聚类,结合隐马尔可夫算法构建账户交易行为档案模型,根据该模型进行实时的欺诈侦测,并在模型自更新阶段,利用DDE-Stream算法对多维度交易特征进行实时聚类。实验结果表明,该算法能够实时侦测交易欺诈风险,且在验证集上获得的准确率相比传统随机森林分类算法超过50%。
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