典型文献
基于半监督学习的学生消费数据异常检测
文献摘要：
随着校园卡的应用场景越来越广泛,校园卡的资金安全问题日益突出,校园卡欺诈不但给师生和校内商家带来经济损失,还会危害校园的正常秩序.针对传统异常检测方法无法有效提取学生消费数据时序特征的问题,提出一种基于半监督学习的学生消费数据异常检测方法.首先,利用门控循环单元改进自编码器,使得模型可以更准确地进行消费数据的重构;然后,采用马氏距离计算重构误差,计算Fβ-分数确定误差阈值,进行异常数据的检测;最后,利用所提方法对某高校的学生消费数据进行异常检测实验.实验结果表明,所提方法具有更优越的检测性能.
文献关键词：
深度学习;数据挖掘;自编码器;异常检测
中图分类号：
作者姓名：
宋晓丽;张勇波;张培颖
作者机构：
中国石油大学(华东)信息化建设处,山东 青岛 266580;中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,山东 青岛 266580
文献出处：
引用格式：
[1]宋晓丽;张勇波;张培颖-.基于半监督学习的学生消费数据异常检测)[J].计算机与现代化,2022(12):13-17
A类：
B类：
半监督学习,生消,数据异常检测,校园卡,资金安全,欺诈,商家,异常检测方法,有效提取,时序特征,门控循环单元,自编码器,马氏距离,距离计算,重构误差,异常数据,更优越,检测性能
AB值：
0.27623
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