基于时空聚集的网贷反欺诈建模与研究
所屬分類：技术论文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：3536 K
標簽： 数据挖掘 金融欺诈识别 时空数据分析
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文檔介紹：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。
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