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《浙江大学》 2019年
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基于地址嵌入的电商欺诈检测方法

蒋震宇  
【摘要】:近年来,随着电子商务的快速发展,在电商交易中出现了大量的信用卡和第三方支付的金融欺诈事件,给用户和第三方支付公司带来了巨大损失。因此,电商欺诈检测问题引发了工业界和学术界的广泛关注,机器学习和数据挖掘模型方法在电商欺诈检测中得到了较为广泛的应用。现有的电商欺诈检测主要是通过特征工程方法,在电商交易数据集的支撑下,通过人工提取相关特征,包括用户特征、交易特征、支付特征等,来训练和使用机器学习模型,达成电商欺诈检测的目的。在实际应用中,这类方法往往面临以下问题:(1)大部分机器学习模型都只能接受矢量形式的输入,而电商交易中往往存在一些复杂形态数据,比如像IP地址、收货地址等地址信息,无法直接以矢量形式数据进行有效表示。(2)电商数据特征差异性较大,比如时序信息、地理位置信息、金额信息等不同类型特征,现有的欺诈检测模型很难实现这些特征的有效整合与利用。针对上述挑战,我们提出了一种基于电商交易信息嵌入的地址表征学习方法,从海量电商交易数据中学习到城市地址的低维向量表征,不仅有效保持地址之间的地理位置临近关系,也能较好反映城市间的人口流动情况;在此基础上,我们利用XGBoost集成学习模型,有效整合电商交易数据中的各类差异化特征,提升欺诈检测的效果。最后,我们采集了 3000多万条第三方支付公司实际业务场景的电商交易数据。通过查询用户的举报信息,经业务人员审核,我们为数据集中的交易记录添加了正常交易和欺诈交易两种标签,并基于该数据集进行了地址嵌入可视化实验和欺诈检测实验。结果表明,本文提出的模型比对比算法能够取得显著的效果提升。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:D918.2

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