基于互信息降维的SVM算法在网络欺诈行为中的研究与应用

张巡; 彭德芳

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基于互信息降维的SVM算法在网络欺诈行为中的研究与应用

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cqvip:当今互联网技术的高度发展,使得网络购物成为人们的一种生活方式,导致越来越多的网络欺诈行为的出现。本文以网络购物中机票预定行为为例,对机票历史订单数据进行分析,通过数据预处理——互信息的相关概念阐述——特征空间降维,最后采用机器学习的方法选择SVM(Support Vector Machine)算法模型进行训练,提出面对海量网络订单中诈骗行为的分类预测模型,为网络订单欺诈行为的实时监控提出一种解决方案。

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来源
《信息记录材料》 |2017年第1期|70-73|共4页
作者
张巡; 彭德芳;
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作者单位

贵州师范大学大数据与计算机科学学院贵州贵阳 550025;

长江师范学院文学院重庆涪陵 408100;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
分类预测; 互信息; 特征空间; SVM算法;

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