论文摘要
交易风险预测是近年来电子商务和互联网金融领域关心的一个话题。传统的风控方法是基于具体规则来制定的,不能满足大数据时代应用的需要。比较流行的方法是先基于统计的特征挖掘,再基于特征进行模型训练,这也是比较传统的机器学习方法的工作模式。本文将改变传统的人工设计数据特征维度的方法,从图结构中自动地挖掘出特征,再结合最新机器学习Light GBM框架中的分类模型,进行用户交易风险分析。比传统的利用黑名单控制、基于统计特征分析的方式效果更好。同时,结合图的结构特征挖掘的方式在标签样本稀疏的情况下,效果也比传统方式更好。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 曹俊辉,吴开超,刘莹,魏千程
关键词: 结构特征挖掘,分类模型,风险预测
来源: 科研信息化技术与应用 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,计算机软件及计算机应用,贸易经济
单位: 中国科学院计算机网络信息中心,中国科学院大学
分类号: O157.5;F713.36
页码: 59-65
总页数: 7
文件大小: 1968K
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