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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明属于网络安全技术领域，公开了一种信用卡欺诈检测神经规则构建方法及系统，包括：收集数据，对数据集进行数据清洗和分析；构建神经网络；进行对比损失训练；信用卡欺诈预测。为解决在信用卡欺诈检测中，特征规则构建难、不平衡数据难以训练的问题，本发明提出了结合对比损失的多层感知机检测方法。首先，使用了多层感知机对信用卡数据进行神经规则构建，相比传统的特征规则构建方法，能够缓解特征工程成本高，计算耗时久的问题；其次，提出了基于余弦相似度和欧式距离相似度的对比损失，使得神经网络能够构建更明确的规则来进行分类；此外，对比学习的训练方式，能够通过正负样本对来进行，大大地缓解了不平衡数据难以训练的问题。
主权项：1.一种信用卡欺诈检测神经规则构建方法，其特征在于，包括：S1：收集历史交易数据，并结合数据特点，通过缺失值填充、异常值筛选等方法进行数据清洗，利用主成分分析等方法筛选出主要特征，对每个特征维度进行减均值除方差的归一化处理，并增加一维数据作为标签，将欺诈交易标记为1，正常交易标记为0；S2：根据清洗后的数据集，构建神经网络模型；S3：利用对比损失训练方法对神经网络模型进行训练；S4：基于训练后的神经网络模型进行信用卡欺诈预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种信用卡欺诈检测神经规则构建方法及系统
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