【摘 要】
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随着互联网金融不断发展,金融数据的规模越来越大,其中蕴含的信息也越来越丰富。金融行为中欺诈、违规行为危害巨大,通过对金融数据的异常检测和根因分析有利于检测欺诈和违规行为,有效把控金融风险。针对大规模金融数据的异常检测与根因分析,本文提出了一套具有泛化性的面向不同类型特征因素的自动化处理框架。其中基于长短期神经网络以及周期混合学生化偏差测试的预测差值检验模型能够针对于连续值因素进行预测和检验,并在检测到异常后进行连续值因素相关性分析。这样的检测方式在高波动的序列区间具有较高召回率,在低波动区域有较高准确率。
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随着互联网金融不断发展,金融数据的规模越来越大,其中蕴含的信息也越来越丰富。金融行为中欺诈、违规行为危害巨大,通过对金融数据的异常检测和根因分析有利于检测欺诈和违规行为,有效把控金融风险。针对大规模金融数据的异常检测与根因分析,本文提出了一套具有泛化性的面向不同类型特征因素的自动化处理框架。其中基于长短期神经网络以及周期混合学生化偏差测试的预测差值检验模型能够针对于连续值因素进行预测和检验,并在检测到异常后进行连续值因素相关性分析。这样的检测方式在高波动的序列区间具有较高召回率,在低波动区域有较高准确率。
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