| 基于時空聚集的網貸反欺詐建模與研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>3536 K | |
| 標簽： 數據挖掘 金融欺詐識別 時空數據分析 | |
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| 文檔介紹：識別突發的團伙欺詐已經成為網貸業務中亟待解決的問題。在特征維度較少的情況下，提出了一種基于時空聚集的網貸反欺詐模型。首先基于用戶定位信息和申請貸款的時間，設計了一個適用于網貸場景下的聚集指標：K-N最近鄰指數；然后，將不同時間觀察窗口的KN最近鄰指數利用基于LSTM(長短期記憶網絡)的seq2seq(序列到序列)模型提取embedding(嵌入)特征；最后，利用LightGBM模型預測欺詐發生的概率。實驗結果表明，所提出的指標能更有效地捕捉壞賬，且相比于僅使用基礎特征，預測結果的KS值和AUC都有了較好的提升。 | |
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