[发明专利]一种信用卡欺诈识别方法在审
| 申请号： | 201910581816.0 | 申请日： | 2019-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN110321950A | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 高中文;王天健 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q30/00;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种信用卡欺诈识别方法，涉及信用卡技术领域；它的识别方法为：在对采集的数据进行脱敏处理后，划分为训练集和测试集；给训练集中的欺诈数据添加部分噪声，生成新的欺诈数据加入训练集中，解决训练集不平衡问题；之后采用PCA方法分别对训练集和测试集进行特征提取，得到特征向量后，根据训练集特征数据使用RF算法构建分类器；将测试集特征数据导入RF分类器，来对欺诈交易识别和分类；最后使用代价评估方法对分类结果进行评估，得出欺诈识别方法性能；本发明能够实现快速采集与预处理信息，同时生成新的欺诈数据加入训练集；便于实现建模与分类，同时能够实现数据的评估，提高了效率。 | ||
| 搜索关键词： | 训练集 欺诈 测试集 信用卡欺诈 分类器 信用卡技术 训练集特征 预处理信息 代价评估 分类结果 交易识别 快速采集 数据使用 数据添加 算法构建 特征数据 特征提取 特征向量 脱敏处理 分类 评估 建模 噪声 采集 | ||
【主权项】：
1.一种信用卡欺诈识别方法，其特征在于：它的识别方法为：在对采集的数据进行脱敏处理后，划分为训练集和测试集；给训练集中的欺诈数据添加部分噪声，生成新的欺诈数据加入训练集中，解决训练集不平衡问题；之后采用PCA方法分别对训练集和测试集进行特征提取，得到特征向量后，根据训练集特征数据使用RF算法构建分类器；将测试集特征数据导入RF分类器，来对欺诈交易识别和分类；最后使用代价评估方法对分类结果进行评估，得出欺诈识别方法性能。
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