[发明专利]一种集成学习反欺诈测试方法及系统在审
| 申请号： | 201711417659.7 | 申请日： | 2018-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN108038701A | 公开（公告）日： | 2018-05-15 |
| 发明（设计）人： | 李海峰 | 申请（专利权）人： | 杭州恩牛网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/00 | 分类号： | G06Q30/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 杨晓松;杨冬玲 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种集成学习反欺诈测试方法，旨在克服现有技术中互联网金融行业风控和反欺诈技术的上述不足之处，提供应用集成学习技术对用户和交易行为进行风控测试。该方法包括以下步骤：抽取训练样本集，对训练样本集中的用户信息提取特征；训练基分类器，对特征视图采用多项分类算法训练获得基分类器集合；利用集成学习方法处理所述基分类器集合，得到集成的分类模型；用所述集成的分类模型对测试样本进行分类，得到测试结果，再用另一个机器学习算法集成得到最终结果。本发明实施例同时一种基于上述方法的集成学习反欺诈测试系统。本发明能有效的测试互联网交易中欺诈用户，同时具备较好的泛化性和更高的稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 集成 学习 欺诈 测试 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种学习反欺诈测试方法，其特征是，所述方法包括以下步骤：抽取训练样本集，对训练样本集中的用户信息提取特征视图；训练基分类器，对特征视图采用多项分类算法训练获得基分类器集合；利用集成学习方法处理所述基分类器集合，得到集成的分类模型；从测试样本集提取出与所述特征视图相应的特征；根据提取到的测试样本集的特征，用所述集成的分类模型对测试样本进行分类，得到测试结果。
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