基于全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線上交易欺詐檢測方法
2024-05-02 15:48:18李振耀宋媛媛
電腦知識與技術(shù) 2024年5期
關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)
李振耀 宋媛媛
摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)金融呈現(xiàn)快速發(fā)展趨勢，同時也帶來了嚴重的線上交易欺詐問題。針對線上交易數(shù)據(jù)的不平衡性，提出了一種利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法檢測線上交易中的欺詐。該方法首先通過SMOTEENN混合采樣獲得平衡數(shù)據(jù)集，以提高模型的泛化能力和魯棒性，然后使用多個不同神經(jīng)元數(shù)量的全連接層，提取并學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)中更高級別的特征，最后利用平衡處理后的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練上述所設(shè)計的分類模型，并進行模型評估。實驗結(jié)果表明，該方法在不平衡分類的各項評價指標F-means、G-means、AUC值、精確率和召回率下，均明顯優(yōu)于常見的線上交易欺詐檢測模型，顯著提高了線上交易欺詐檢測的準確性。
關(guān)鍵詞：線上欺詐檢測；深度學(xué)習(xí)；SMOTEENN；數(shù)據(jù)不平衡
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A
文章編號：1009-3044（2024）05-0001-03
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