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基于大数据的电信交易行为分析及风险预测模型的研究与应用

基于大数据的电信交易行为分析及风险预测模型的研究与应用

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作者：邓涛涛广西民族大学

学位级别：硕士

电信运营商在发展过程中,越来越注重业务风险的防控。话费充值等常见业务具有交易金额小、需求频率高等特点,很容易被博彩等黑灰产业利用进行非法操作。因此,挖掘此类黑灰产业用户是非常有必要的。然而,传统交易系统仍然存在人力手工处... 详细信息

电信运营商在发展过程中,越来越注重业务风险的防控。话费充值等常见业务具有交易金额小、需求频率高等特点,很容易被博彩等黑灰产业利用进行非法操作。因此,挖掘此类黑灰产业用户是非常有必要的。然而,传统交易系统仍然存在人力手工处理、数据滞后等问题,其体系化程度还有待提高。交易投诉信息的处理效率也因人而异,存在一定程度的不可控性。随着数据量的不断增长,数据库存储效率低下和水平扩展性等问题也逐渐浮现。为了解决这些问题,本文进行了以下的研究和工作:(1)分析电信运营商交易投诉数据,建立投诉信息文本分类模型,同时引入基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的投诉信息文本分类模型对交易投诉信息进行分类,提高分类模型的容错性。并使用两个模型的判定概率进行加权判别,提高了投诉信息文本分类的精确度。实验结果表明,对涉黄、涉赌、涉诈三种涉黑类型的判别精确度平均值达到98.02%。(2)分析电信运营商的支付交易流程和交易数据,确定两种涉黑产业交易流程,并建立相应的黑产交易行为模型。建立基于支付记录数据和投诉记录数据的电信充值交易风险预测模型,分析海量数据,获取高危交易的特征。依据规则判断和行为特征判断来预测交易风险等级和用户风险等级,进一步规避涉黑等违法交易。实验结果表明,该模型在判别涉黑交易方面有明显的优势,验证了算法的有效性和可行性。(3)设计并实现一个电信交易风险防控系统,包含数据接入层、数据预处理层、数据存储层、风控模型层、数据访问层、应用层。采用实际的交易数据流完成Hive数据仓库的设计,以小时为分区粒度,列式存储交易数据,同时使用Mongo DB复制集和分片搭配的混合架构,存储分析高聚合数据,为数据报表和电信充值交易风险预测模型的计算提供重要支撑和保障。

关键词：交易风险防控投诉信息分类风险等级预测大数据存储计算

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