国内刊号:31-1289/TP
国际刊号:1000-3428
发布日期:
作者:吕芳, 汤丰赫, 黄俊恒, 王佰玲
单位:1. 哈尔滨工业大学(威海) 计算机科学与技术学院, 山东 威海 264209;2. 哈尔滨工业大学(威海)网络空间安全研究院, 山东 威海 264209
关键词:隔离森林,非平衡分类,欺诈账户检测,随机森林,特征挖掘
针对非平衡金融数据集,提出一种银行欺诈账户检测框架iForest-SMOTE。基于账户的动态交易特点,从统计、时序、监督信息维度抽取账户交易行为特征。针对过采样技术ADASYN在金融账户数据集中存在的跨区域样本合成问题,提出一种基于iForest算法的数据集均衡预处理策略,通过iForest算法对数据进行混合采样,在去除多数类噪声数据的同时降低分类器对少数类的学习难度。在此基础上,设计随机森林分类器实现金融欺诈账户检测。在真实金融账户交易数据集上进行实验,结果表明,与ADASYN、SMOTE等采样技术相比,iForest-SMOTE在召回率和准确率方面具有明显优势,F-value值至少能够提升2.13个百分点。
来源:2021年第6期
《计算机工程》期刊编辑部