一种基于有监督学习和无监督学习的反欺诈方法
授权
摘要

本发明公开了一种基于有监督学习和无监督学习的反欺诈方法,具体步骤如下:数据预处理,数据转换,创建高斯混合模型,期望最大化算法,有监督学习,无监督学习,预测,该基于有监督学习和无监督学习的反欺诈方法使用有监督学习和无监督学习结合的方法来建立反欺诈模型,有监督学习模型和无监督学习模型被包含在一个大的模型中,这个大的模型将达到集成模型的效果,预测的结果将会优于单独考虑有监督学习或无监督学习时的效果,而且有监督学习和无监督学习是互补的,两种学习方式结合将可以检测出已知的欺诈模式和未知的欺诈模式。

基本信息
专利标题 :
一种基于有监督学习和无监督学习的反欺诈方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110717601A
申请号 :
CN201910977563.9
公开(公告)日 :
2020-01-21
申请日 :
2019-10-15
授权号 :
CN110717601B
授权日 :
2022-05-03
发明人 :
施铭铮刘占辉
申请人 :
厦门铅笔头信息科技有限公司
申请人地址 :
福建省厦门市思明区金尚路75号之十B单元
代理机构 :
代理人 :
优先权 :
CN201910977563.9
主分类号 :
G06N20/00
IPC分类号 :
G06N20/00  G06K9/62  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-05-03 :
授权
2020-02-21 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20191015
2020-01-21 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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