检索结果-南通市图书馆

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于时空联系的网贷反欺诈研究

基于时空联系的网贷反欺诈研究

作者：俞旭峰杭州师范大学

学位级别：硕士

网贷通过互联网开展便捷的贷款业务,满足了不同人群的借贷需求。伴随着网贷业务的发展,网贷欺诈也愈演愈烈。不同于传统信贷存在强关联性的借贷数据,网贷数据往往呈现弱关联性。这给网贷反欺诈建模带来了困难。不同于常见的网贷研究角度... 详细信息

网贷通过互联网开展便捷的贷款业务,满足了不同人群的借贷需求。伴随着网贷业务的发展,网贷欺诈也愈演愈烈。不同于传统信贷存在强关联性的借贷数据,网贷数据往往呈现弱关联性。这给网贷反欺诈建模带来了困难。不同于常见的网贷研究角度,本文通过研究坏账在时间、空间上异于正常贷款的表现特点,发现了坏账中潜在欺诈行为在时空维度上具有更强的联系性。通过对网贷放贷过程中的时空联系性进行建模来完善风控体系,可以阻止对时空异常网贷的放贷,来避免经济损失。主要工作如下:（1）本文通过对网贷数据进行时空分析,挖掘出了坏账与正常贷款在操作周期、时空多样性、城市内聚集性和时空爆发角度上的差异。对网贷发生的省份、城市、经纬度,本文通过运用滑动窗口统计这些地理因素在不同大小时间窗口下的网贷数量,以此对网贷建立时空联系特征。本文并将其结合原始特征及其衍生特征组成基础模型的特征,并利用Light GBM模型对网贷欺诈进行预测。（2）本文结合卷积神经网络对网贷的时空联系建立了两种新颖的建模方式。不同于对网贷的地理信息,简单地运用滑动窗口提取时空统计值。一方面,建立观测网贷与邻近网贷的时空二维矩阵;另一方面,通过对观测网贷与邻近网贷进行长短期记忆网络模型（LSTM）学习输出的时间上趋势值,组成时间趋势值的空间矩阵。最后,本文通过对这两种时空特征矩阵利用卷积神经网络（CNN）提取观测贷款的时空联系特征向量作为时空联系特征,相比于简单地运用滑动窗口,预测效果在KS值和AUC值上表现更为优异。（3）本文提出了一个创新的相对近邻指标。不同于在固定的空间视角下去观察网贷的时空联系,本文限定固定的近邻网贷数量,对近邻网贷的空间位置点进行凸包计算,来动态地确定邻近域。通过一定时间窗口下大小邻近域的聚集度量的比值,建立了KN相对最近邻指数。另外,本文利用基于LSTM的seq2seq（序列到序列）模型对不同时间窗口下的KN相对最近邻指数提取序列间的特征向量作为时空联系特征,相比基础模型简单运用滑动窗口同样表现更优异。

关键词：金融欺诈识别时空数据分析 CNN 近邻指数 LSTM

基于地铁刷卡数据的居民行为模式挖掘及其变化分析

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于地铁刷卡数据的居民行为模式挖掘及其变化分析

作者：吴文昊武汉大学

学位级别：硕士

随着社会经济的快速发展,城镇化建设速度逐渐加快,城市人口迅速增长,城市的规模也不断扩大,一系列的城市问题开始纷纷涌现:杂乱的城市规划,拥堵的城市交通,低效的城市运行管理,不完善的城市服务体系等,智慧城市的建设迫在眉睫。城市居... 详细信息

随着社会经济的快速发展,城镇化建设速度逐渐加快,城市人口迅速增长,城市的规模也不断扩大,一系列的城市问题开始纷纷涌现:杂乱的城市规划,拥堵的城市交通,低效的城市运行管理,不完善的城市服务体系等,智慧城市的建设迫在眉睫。城市居民作为城市的主体,研究其时空行为模式是智慧城市发展中重要的科学问题。目前主流的时空数据分析方法侧重于研究行为的空间特征,将居民行为抽象地看作发生于一个时间点上,然而这种对行为的抽象和简化忽略了行为的持续性。在考虑行为起止时间的研究中,大多以研究个体行为模式为主,少数对群体行为模式开展的研究也没有对长时间周期内行为模式的变化规律进行深入挖掘。为充分挖掘居民行为模式及其动态变化,本研究以深圳地铁刷卡数据为例,引入时间兴趣区域的概念对居民行为的起止时间和持续时长进行表达,基于自适应参数的CLIQUE算法对居民的显著行为模式进行挖掘分析,同时提出一种基于时间兴趣区域重心的居民行为模式变化规律分析方法,对挖掘出的显著模式进行深入研究。本文主要的研究内容如下:(1)基于自适应参数CLIQUE算法的居民行为模式挖掘本文引入时间兴趣区域这一概念将居民行为的起止时间和持续时长直观的展现于平面二维坐标系中。由于不同日期、同一区域的数据量具有较大差异,同一日期、不同区域的数据量差异也十分明显,本文采用了一种基于自适应参数的CLIQUE算法来挖掘长时间周期内居民的行为模式。聚类结果表明基于自适应参数设置的聚类算法能够有效挖掘不同数量级区域的显著居民行为模式。该地铁刷卡数据集中含有4类显著的居民行为模式,分别为工作行为模式、早间娱乐模式、午间娱乐模式和晚间娱乐模式。其中工作行为模式和午间娱乐模式占主导地位。(2)基于时间兴趣区域重心的居民行为模式变化规律分析针对数据周期较长时CLIQUE聚类结果图较多从而难以开展对居民行为模式变化规律分析、不同区域间行为模式的共性与差异分析等问题,本文提出了一种基于时间兴趣区域重心的居民行为模式变化规律分析方法。通过这种方法,能够有效的分析长时间周期内居民行为模式中模式的新增、消失、聚合、分裂等现象,同时实现对特定区域的居民行为模式变化规律进行分析,揭示了不同类型功能区域之间居民行为模式的差异与共性,并实现了对异常模式的检测。

关键词：时空数据分析时间兴趣区域 CLIQUE算法居民行为模式挖掘行为模式变化分析

多时段空间剩余协克立格模型基本理论及其在水文领域中的应用

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2001年第4期22卷 1-11页

作者：刘小燕朝伦巴根刘廷玺贾克力内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院呼和浩特010018

本文将随机水文学理论和地质数学理论有机地结合在一起 ,提出了用时空随机函数观点去分析水文数据的多时段空间剩余协克立格模型。该模型仅利用有限站的多变量水文时间序列数据即可建立起反映每一时段多变量时空相关特征的变差函数模型 ... 详细信息

本文将随机水文学理论和地质数学理论有机地结合在一起 ,提出了用时空随机函数观点去分析水文数据的多时段空间剩余协克立格模型。该模型仅利用有限站的多变量水文时间序列数据即可建立起反映每一时段多变量时空相关特征的变差函数模型 ,从而能够在局部范围内对多个水文变量进行最优估计或外推预测。

关键词：随机函数多变量地质统计学变差函数协方差函数时空数据分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于时空聚集的网贷反欺诈建模与研究

信息技术与网络安全 2020年第2期39卷 69-74页

作者：俞旭峰王澎郭威张子柯杭州师范大学阿里巴巴复杂科学研究中心浙江杭州311121 阿里巴巴集团新零售技术事业群浙江杭州310008

识别突发的团伙欺诈已经成为网贷业务中亟待解决的问题。在特征维度较少的情况下,提出了一种基于时空聚集的网贷反欺诈模型。首先基于用户定位信息和申请贷款的时间,设计了一个适用于网贷场景下的聚集指标:K-N最近邻指数;然后,将不同时... 详细信息

识别突发的团伙欺诈已经成为网贷业务中亟待解决的问题。在特征维度较少的情况下,提出了一种基于时空聚集的网贷反欺诈模型。首先基于用户定位信息和申请贷款的时间,设计了一个适用于网贷场景下的聚集指标:K-N最近邻指数;然后,将不同时间观察窗口的K-N最近邻指数利用基于LSTM(长短期记忆网络)的seq2seq(序列到序列)模型提取embedding(嵌入)特征;最后,利用LightGBM模型预测欺诈发生的概率。实验结果表明,所提出的指标能更有效地捕捉坏账,且相比于仅使用基础特征,预测结果的KS值和AUC都有了较好的提升。

关键词：数据挖掘金融欺诈识别时空数据分析近邻指数 LSTM

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

新冠肺炎疫情影响下福建省人口迁徙变化分析

亚热带资源与环境学报 2023年第3期18卷 28-37页

作者：尹延中邬群勇赵志远王涵菁福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福州350108 数字中国研究院(福建) 福州350003

分析疫情影响下人口迁徙格局对疫情防控具有重要意义。利用百度迁徙数据,推算人口迁徙量,计算人口迁徙降幅,构建福建省2021年8月27日—10月31日莆田、厦门疫情期间城市人口迁徙OD(Origin-Destinition)时空矩阵,利用非负矩阵分解,提取新... 详细信息

分析疫情影响下人口迁徙格局对疫情防控具有重要意义。利用百度迁徙数据,推算人口迁徙量,计算人口迁徙降幅,构建福建省2021年8月27日—10月31日莆田、厦门疫情期间城市人口迁徙OD(Origin-Destinition)时空矩阵,利用非负矩阵分解,提取新冠肺炎疫情影响下福建省人口迁徙模式,分析福建省疫情前后人口迁徙的时空变化情况。结果显示:1)福建省内各城市受疫情影响人口迁入迁出规模均出现下降,但整体迁徙格局并没有发生大的改变。2)莆田市和厦门市人口流动受疫情影响较大,两市之间人口迁徙维持在较低水平,厦门市迁入迁出格局发生转换。3)福建省内人口迁徙模式主要有两类:节日流动类和周末通勤类。节日流动类主要发生在福州市,中秋小长假、国庆长假出现人口迁徙规模的增加;周末通勤出行特征主要发生在厦门市,受疫情影响较大。

关键词：百度迁徙数据 COVID-19疫情福建省 OD分析人口迁徙格局时空数据分析

基于智能卡数据的地铁周边职住用地识别与分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

测绘地理信息 2016年第3期41卷 74-78页

作者：曹瑞涂伟巢佰崇罗年学周檬李清泉武汉大学测绘学院湖北武汉430079 深圳大学土木工程学院空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室广东深圳518060 深圳大学海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室广东深圳518060 香港浸会大学地理系中国香港九龙

针对地铁系统,本文利用智能卡的地铁刷卡时空数据,重建了地铁站点客流量的时间分布,在此基础上进行聚类分析,识别了地铁站点周边的职住用地,并利用GIS手段进行了空间可视化分析,最后采用详细建筑GIS数据进行了验证。实验结果表明。地铁... 详细信息

针对地铁系统,本文利用智能卡的地铁刷卡时空数据,重建了地铁站点客流量的时间分布,在此基础上进行聚类分析,识别了地铁站点周边的职住用地,并利用GIS手段进行了空间可视化分析,最后采用详细建筑GIS数据进行了验证。实验结果表明。地铁站点周边的土地利用类别对居民地铁出行需求有重要影响。本研究为理解城市土地利用和交通系统的互动提供了新途径。

关键词：智能卡地铁 GIS 时空数据分析聚类分析土地利用交通

中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

地球信息科学学报 2020年第12期22卷 F0002-F0002页

资源与环境信息系统国家重点实验室成立于1985年,是我国首批建成的国家重点实验室之一,是我国地理学领域第一个国家重点实验室。作为我国地理信息系统事业的开拓者、倡导者和实践者,实验室为中国地理信息科学的建立和发展作出了奠基性... 详细信息

资源与环境信息系统国家重点实验室成立于1985年,是我国首批建成的国家重点实验室之一,是我国地理学领域第一个国家重点实验室。作为我国地理信息系统事业的开拓者、倡导者和实践者,实验室为中国地理信息科学的建立和发展作出了奠基性的重大贡献。2010年和2015年实验室连续2次在科技部组织的国家重点实验室评估中被评为优秀。目前实验室学术委员会主任为杨元喜院士,实验室主任为苏奋振研究员。实验室定位与研究方向:实验室紧扣地理信息科学领域发展前沿与趋势,面向国家重大应用需求,定位于地理信息科学理论方法、前沿技术与应用研究。主要研究方向如下:(1)时空数据分析与地理大数据挖掘:面向陆地表层系统和智慧城市研究,通过智能传感器技术、室内外定位技术、野外台站等收集数据;建立融空间大数据、模型计算、知识推理于一体的定位分析方法体系,形成时空数据挖掘、地理系统格局与过程分析的模型。

关键词：地理信息科学地理信息系统国家重点实验室时空数据分析地理系统空间大数据时空数据挖掘中国科学院