本发明公开了一种基于混合重采样技术的信用卡欺诈行为识别方法。本发明首先使用了基于时间戳的数据块划分机制。其次在每个数据块中进一步划分数据子块，每个子块中使用了混合重采样技术达到类别分布平衡，进而可以训练得到对大小样本识别率较高的基础分类器。然后使用了基础分类器加权机制。通过动态调整基础分类器的权重，可使得信用卡流数据集成分类模型可以及时地适应动态的数据环境。最后，为了降低信用卡流数据集成分类模型的时间与空间代价，只保留了权重较高的基础分类器。通过这种方式，可以进一步提高模型对动态数据流环境的适应能力。因此，本发明通过动态不平衡流数据集成分类技术可以有效地识别信用卡流数据中的欺诈行为。