-
题名基于异构信息网络的信贷反欺诈研究
被引量：1
- 1
-
-
作者
刘华玲
张国祥
王柳月
梁华璧
-
机构
上海对外经贸大学统计与信息学院
-
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第S02期672-680,共9页
-
文摘
近年来,移动终端设备的数字化程度陡升,信贷行业的欺诈行为呈现出动态发展、行为隐蔽和专业伪装等新特点,海量数据的跨量级增长为传统反欺诈算法的有效性和计算效率都带来了不小的挑战。因此,为了充分学习信贷场景中不同实体间的交互信息,降低算法计算消耗以使其适用于大规模图数据任务,提出了基于异构信息网络的特异群组挖掘算法BKH-(Bron-Kerbosh-H-II),即首先针对源数据中的信贷实体及实体间的关系进行界定和分类,并将不同实体间的相似度作为关系权重,以此构建信贷异构信息网络,对该网络采取了两阶段的基于H图的极大团枚举算法,用于挖掘特异群组,最终通过局部特征工程修正划分得到潜在的欺诈群体,经实验证明,BKH-II在4种评价指标上的准确度分别为NMI=0.983,NRI=0.96,F-score=0.943,Omega=0.95,并表现出了良好的泛化性和较低的计算复杂性。
-
关键词
异构信息网络
信贷反欺诈
特异群组挖掘
社区发现
图嵌入
-
Keywords
Heterogeneous information network
Credit anti-fraud
Specific group mining
Community discovery
Graph embedding
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
