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互联网金融欺诈正导致诸多社会经济问题.网络支付是互联网金融中的典型模式之一,此模式中的欺诈交易也是互联网金融欺诈的主要形式之一.通过构建基于机器学习的欺诈检测模型来识别欺诈交易的方法已成为网络支付反欺诈领域的主流思路.在构建欺诈检测模型的过程中,特征工程是最为关键的一步,特征的质量将直接影响模型的性能;通常,这也是最为耗时且对相关领域的专业知识要求最高的步骤.现有网络支付欺诈检测模型在特征工程上主要是领域专家基于业务知识以手动构造的形式来开展.而在网络支付模式下欺诈场景众多,不同场景下的特征构造流程不尽相