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基于时空聚集的网贷反欺诈建模与研究
1
作者
俞旭峰
王澎
+1 位作者
郭威
张子柯
《信息技术与网络安全》
2020年第2期69-74,共6页
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...
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K-N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。
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关键词
数据挖掘
金融欺诈识别
时空数据分析
近邻指数
LSTM
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职称材料
题名
基于时空聚集的网贷反欺诈建模与研究
1
作者
俞旭峰
王澎
郭威
张子柯
机构
杭州师范大学
阿里巴巴
复杂科学研究中心
阿里巴巴
集团
新
零售
技术
事业
群
出处
《信息技术与网络安全》
2020年第2期69-74,共6页
基金
国家自然科学基金(61673151)
浙江省自然科学基金(LR18A050001)
文摘
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K-N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。
关键词
数据挖掘
金融欺诈识别
时空数据分析
近邻指数
LSTM
Keywords
data mining
financial fraud identification
spatio-temporal data analysis
neighbor index
LSTM
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空聚集的网贷反欺诈建模与研究
俞旭峰
王澎
郭威
张子柯
《信息技术与网络安全》
2020
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