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题名面向非平衡数据集的金融欺诈账户检测研究
被引量：2
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作者
吕芳
汤丰赫
黄俊恒
王佰玲
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机构
哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学(威海)网络空间安全研究院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期312-320,共9页
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基金
国家重点研发计划“网络空间安全”重点专项(2017YFB0801804)。
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文摘
针对非平衡金融数据集,提出一种银行欺诈账户检测框架iForest-SMOTE。基于账户的动态交易特点,从统计、时序、监督信息维度抽取账户交易行为特征。针对过采样技术ADASYN在金融账户数据集中存在的跨区域样本合成问题,提出一种基于iForest算法的数据集均衡预处理策略,通过iForest算法对数据进行混合采样,在去除多数类噪声数据的同时降低分类器对少数类的学习难度。在此基础上,设计随机森林分类器实现金融欺诈账户检测。在真实金融账户交易数据集上进行实验,结果表明,与ADASYN、SMOTE等采样技术相比,iForest-SMOTE在召回率和准确率方面具有明显优势,F-value值至少能够提升2.13个百分点。
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关键词
隔离森林
非平衡分类
欺诈账户检测
随机森林
特征挖掘
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Keywords
isolation forest
imbalanced classification
fraud account detection
random forest
feature mining
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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