Apr, 2024
增强机器学习模型研究与评估的客户级诈骗活动检测基准
A Customer Level Fraudulent Activity Detection Benchmark for Enhancing Machine Learning Model Research and Evaluation
Phoebe Jing, Yijing Gao, Xianlong Zeng
TL;DR为了推动机器学习研究并开发有效的反欺诈系统，欺诈检测领域需要全面且符合隐私规范的数据集。传统数据集往往关注交易级别的信息，忽视了对于检测复杂欺诈方案至关重要的更广泛的客户行为模式的背景。在这项研究中，我们引入了一个针对客户级欺诈检测的结构化数据集基准，不仅遵守严格的隐私指南以确保用户机密性，还通过封装以客户为中心的特征提供了丰富的信息源。通过这项工作，我们旨在弥补现有数据可用性方面的差距，为研究人员和实践者提供有价值的资源，推动下一代欺诈检测技术的发展。