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改进利益驱动神经网络在欺诈信息的应用研究

计算机应用研究 2020年第12期37卷 3590-3593页

作者：孙林娟贾月辉天津大学仁爱学院计算机科学与软件系天津301636 天津中德应用技术大学软件与通信学院天津300350

为了研究个体收益和代价实现总体净收益的最大化问题,提出了利益驱动的人工神经网络(ANN)分类方法。该方法引入了惩罚函数,根据实例不同的重要程度对不同实例的误分类给予可变惩罚,并在之后对净利益进行最大化处理。为了生成对个体的惩... 详细信息

为了研究个体收益和代价实现总体净收益的最大化问题,提出了利益驱动的人工神经网络(ANN)分类方法。该方法引入了惩罚函数,根据实例不同的重要程度对不同实例的误分类给予可变惩罚,并在之后对净利益进行最大化处理。为了生成对个体的惩罚,参照每个实例的收益,通过改变函数值对误差平方和函数进行了修改,提出了七个不同版本的ANN模型。两个欺诈信息的实验结果表明,与原ANN、决策树和朴素贝叶斯分类器相比,所提模型的不同版本在净利润项上的性能优于其他方法,而且能够针对不同的数据集采用不同的权值生成方式。

关键词：神经网络惩罚函数利益驱动欺诈信息分类器

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引发企业信用失真的欺诈信息辨析研究进展

会计之友 2013年第25期 14-16页

作者：杨瑞成左爱玲斯琴图雅内蒙古财经大学

欺诈信息的嵌入导致企业信用风险出现失真现象,如何辨析欺诈信息、还原企业信用违约真实水平是国内外理论与实务界研究的热点。文章以孤立点挖掘理论为视角,综合分析了引发企业信用失真的欺诈信息的辨析技术:非线性滤波技术、聚类技术... 详细信息

欺诈信息的嵌入导致企业信用风险出现失真现象,如何辨析欺诈信息、还原企业信用违约真实水平是国内外理论与实务界研究的热点。文章以孤立点挖掘理论为视角,综合分析了引发企业信用失真的欺诈信息的辨析技术:非线性滤波技术、聚类技术、分类技术、统计技术、信息论技术、近邻技术与混合技术,并基于研究企业信用失真这一目的,针对欺诈信息辨析技术的创新发展提出了研究方向。

关键词：信用失真欺诈信息孤立点

基于MapReduce模型的电子商务欺诈信息挖掘方法

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湘南学院学报 2018年第5期39卷 43-47,59页

作者：张家录陆汝华湘南学院数学与金融学院湖南郴州423000 湘南学院软件与通信工程学院湖南郴州423000

分析电子商务欺诈信息的特点,用"成交时间至好评时间""价格修改幅度""申请退款占比""有图评论占比"等检测指标来刻画"炒作商品销量"的特征,应用MapReduce框架下的K-means聚类算法,将电子商务产品的正常销量数据和炒作销量数据聚类,进而... 详细信息

分析电子商务欺诈信息的特点,用"成交时间至好评时间""价格修改幅度""申请退款占比""有图评论占比"等检测指标来刻画"炒作商品销量"的特征,应用MapReduce框架下的K-means聚类算法,将电子商务产品的正常销量数据和炒作销量数据聚类,进而实现电子商务欺诈信息的分布式挖掘.实验结果表明,本文提出的方法是有效的.

关键词： MapReduce模型电子商务欺诈信息分布式计算

BPNN和SVM模型在欺诈信息智能识别中的应用

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信息与电脑 2019年第2期31卷 134-135页

作者：薛然来桂兵高晨杨君袁举河南师范大学河南新乡453007

BP神经网络和支持向量机作为人工智能化较为成熟的方法,应用领域广泛。为有效提高诈骗电话的识别率,针对网络安全意识薄弱、易被网络欺诈信息欺骗的部分大学生等易受骗人群,应用BP神经网络技术对统计的诈骗电话进行研究分析,并利用SVM... 详细信息

BP神经网络和支持向量机作为人工智能化较为成熟的方法,应用领域广泛。为有效提高诈骗电话的识别率,针对网络安全意识薄弱、易被网络欺诈信息欺骗的部分大学生等易受骗人群,应用BP神经网络技术对统计的诈骗电话进行研究分析,并利用SVM算法实现目标函数的优化方法。利用该模型对已统计的诈骗电话号码样本进行分析,取得了较好的预测效果。

关键词： BP神经网络支持向量机欺诈信息智能识别

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“中国反商业欺诈信息门户网站”正式开通