fraudulent transactions | BriefGPT

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保障交易：使用 IHT-LR 和网格搜索的混合可靠集成机器学习模型
本文介绍了一种最先进的混合集成可靠的机器学习模型，利用多个算法与合理的加权优化（使用网格搜索）智能结合，包括决策树、随机森林、K - 最近邻、多层感知器，以提高欺诈识别能力。该模型在公开可用的信用卡数据集上的实验中取得了令人印象深刻的准确率
PDF4 months ago
透明和隐私：可解释人工智能和联邦学习在金融欺诈检测中的作用
研究介绍了使用联邦学习和可解释的人工智能的新方法来解决金融机构在欺诈检测方面面临的挑战，该方法能够在保护数据隐私的同时提高检测系统的性能，并具备透明性和可解释性。
PDF6 months ago
BRIGHT – 实时欺诈检测中的图神经网络
BRIGHT framework 提供了一种以历史交易关系和实时联系为代表的两个子图来进行高效在线实时图神经网络推理的方法，该方法比传统的 GNN 快约 7.8 倍，而且在平均精度方面优于基准模型约 2％。
PDF2 years ago
AAAI可解释的深度行为序列聚类技术用于交易欺诈检测
本文提出了一种基于深度学习的行为数据表征方法，用于集群并检测金融服务领域中的欺诈性交易。该方法将点击流数据视为事件序列，并使用基于时间注意力的双向 LSTM 以无监督的方式学习序列嵌入，与风险专家生成的直观特征结合，形成混合特征表征。利用工
PDF3 years ago