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04月29日
无监督学习应用在反欺诈中_u013750302的博客
发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 342次
传统对于欺诈行为的几种处理方式：黑名单、信誉库和设备指纹，这种方法的缺点是覆盖率和准确率有限，而且虚拟机等可逃避设备指纹监测；规则系统，这种方法需要深入了解欺诈模式，但不能够有效应对不断变化的欺诈手段；有监督的机器学习，这种方法的缺点是需要大量人工标注数据，只能检测同种特征行为的欺诈。上述的这些做法都只发现了欺诈行为的冰山一角，而从一个群体行为来看，才有可能发现数据内部的真实特性。最终的目标和处理方式，都指向了无监督的大数据欺诈检测。监督学习的优势及意义：
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