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申请/专利权人：华南师范大学
摘要：本发明涉及交易欺诈检测领域，特别涉及一种交易欺诈的检测方法、装置、计算机设备以及存储介质，对样本线上交易数据进行数据筛选、缺失值填充以及特征编码，删除冗余特征的同时，深度挖掘样本线上交易数据中的空间分布信息与统计信息，有效克服了基础特征的局限，提供更加全面和精确的信息特征描述，采用混合特征排序，有效提高了特征选择的健壮性和可靠性，作为经多目标优化方法优化后的模型训练的训练数据，综合多维度的空间探索和性能考量，追求模型高准确率的同时，构建低复杂度的模型框架，提高了模型优化的丰富性，有效地提高了模型训练的准确度以及效率，满足在线交易欺诈检测的高准确度以及实时性的要求。
主权项：1.一种交易欺诈的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获得样本线上交易数据，其中，所述样本线上交易数据包括若干个样本线上交易记录的交易特征数据；对若干个样本线上交易记录的所述交易特征数据进行预处理，获得样本线上交易特征编码数据，其中，所述样本线上交易特征编码数据包括若干个样本线上交易记录的交易特征编码数据，所述预处理步骤包括数据筛选、缺失值填充以及特征编码；对若干个样本线上交易记录的所述交易特征编码数据进行特征混合排序，获得样本线上交易特征排序数据，其中，所述样本线上交易特征排序数据包括若干个样本线上交易记录的交易特征排序数据，所述混合排序是卡方检验排序、递归特征消除排序以及极端梯度提升特征重要性排序三种排序的权重排序结果；构建初始交易欺诈模型，将若干个样本线上交易记录的所述交易特征排序数据输入至所述初始交易欺诈模型中进行多目标优化以及训练，获得目标交易欺诈模型，其中，所述多目标优化步骤包括分类器的超参数的优化和混合排序的权重参数的优化；获得待检测线上交易数据，对所述待检测线上交易数据中的若干个线上交易记录的交易特征数据进行预处理，获得待检测线上交易特征编码数据，对所述待检测线上交易特征编码数据中的若干个线上交易记录的交易特征编码数据进行特征混合排序，获得待检测线上交易特征排序数据，将所述待检测线上交易特征排序数据输入所述目标交易欺诈模型，获得所述待检测线上交易数据的交易欺诈检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南师范大学 交易欺诈的检测方法、装置、计算机设备以及存储介质
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