典型文献
基于特征优化生成对抗网络的在线交易反欺诈方法研究
文献摘要：
为了降低在线交易欺诈数据的不平衡性对欺诈检测效果的影响,提出了一种基于特征优化生成对抗网络的在线交易反欺诈方法.该方法建立了WGAN网络包括生成模型和判别模型,对数据进行Key特征选取,在数据生成过程中进行Gumbel-softmax技巧采样输出,优化生成数据质量和提高训练稳定性;交替训练判别模型和生成模型直至模型收敛;接着将收敛的生成模型作为样本生成器生成少数类样本对原始数据进行平衡处理;利用平衡处理后的数据训练分类模型并进行模型评估.通过实验证明,该方法生成数据的效果优于SMOTE及其变种方法.
文献关键词：
交易反欺诈;生成对抗网络(GAN);Wasserstein GAN(WGAN);Gumbel-softmax;不平衡数据
中图分类号：
作者姓名：
张浩;康海燕
作者机构：
北京信息科技大学信息安全系 北京 100192
文献出处：
引用格式：
[1]张浩;康海燕-.基于特征优化生成对抗网络的在线交易反欺诈方法研究)[J].郑州大学学报（理学版）,2022(01):69-74,87
A类：
交易反欺诈
B类：
特征优化,化生成,生成对抗网络,在线交易,不平衡性,欺诈检测,检测效果,WGAN,生成模型,判别模型,Key,特征选取,数据生成,生成过程,Gumbel,softmax,数据质量,提高训练,交替训练,样本生成,生成器,少数类,原始数据,平衡处理,数据训练,分类模型,模型评估,SMOTE,变种,Wasserstein,不平衡数据
AB值：
0.355361
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