| 基于时空聚集的网贷反欺诈建模与研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：3536 K | |
| 標簽： 数据挖掘 金融欺诈识别 时空数据分析 | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 文檔介紹：识别突发的团伙欺诈已经成为网贷业务中亟待解决的问题。在特征维度较少的情况下，提出了一种基于时空聚集的网贷反欺诈模型。首先基于用户定位信息和申请贷款的时间，设计了一个适用于网贷场景下的聚集指标：K-N最近邻指数；然后，将不同时间观察窗口的KN最近邻指数利用基于LSTM(长短期记忆网络)的seq2seq(序列到序列)模型提取embedding(嵌入)特征；最后，利用LightGBM模型预测欺诈发生的概率。实验结果表明，所提出的指标能更有效地捕捉坏账，且相比于仅使用基础特征，预测结果的KS值和AUC都有了较好的提升。 | |
| 現在下載 | |
| VIP會員，AET專家下載不扣分；重復下載不扣分，本人上傳資源不扣分。 | |
Copyright ? 2005-2024 華北計算機系統工程研究所版權所有 京ICP備10017138號-2