[发明专利]一种金融诈骗识别方法和系统有效
申请号: | 201611219981.4 | 申请日: | 2016-12-26 |
公开(公告)号: | CN106682985B | 公开(公告)日: | 2020-03-27 |
发明(设计)人: | 侯宪龙;须成忠;吴喆 | 申请(专利权)人: | 深圳先进技术研究院 |
主分类号: | G06Q40/04 | 分类号: | G06Q40/04;G06F16/953;G06K9/62 |
代理公司: | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人: | 阳开亮 |
地址: | 518055 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明实施例公开了一种金融诈骗识别方法,用于解决现有FDS在降低Concept drift影响同时难以满足即时侦测要求的问题。本发明实施例方法包括:获取目标用户的当前交易行为数据;将所述当前交易行为数据输入底层分类器,得到所述底层分类器输出的判定结果。本发明实施例还提供一种金融诈骗识别系统。 | ||
搜索关键词: | 一种 金融 诈骗 识别 方法 系统 | ||
【主权项】:
一种金融诈骗识别方法,其特征在于,包括:获取目标用户的当前交易行为数据;将所述当前交易行为数据输入底层分类器,得到所述底层分类器输出的判定结果;其中,所述底层分类器通过以下步骤训练得到:获取预设的上层分类器的分类器状态;将获取到的所述分类器状态设置为所述底层分类器的初始化状态;获取目标用户的历史交易行为数据;根据所述目标用户的历史交易行为数据生成基于用户行为表现的第一聚集特征和第一时间特征;将生成的所述第一聚集特征和第一时间特征确定为第一训练样本的输入;将所述目标用户的历史交易行为数据的行为判定结果确定为所述第一训练样本的输出,所述行为判定结果为交易行为数据对应的交易行为是否为诈骗行为的判定结果;将所述第一训练样本的输入和输出投入所述底层分类器进行训练,得到完成训练的底层分类器。
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