【摘 要】
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设计并实现了一种基于SVM分类机(支持向量机)的入侵检测系统,它搜集移动通信客户的产品信息、呼叫行为信息(CDR)、背景资料、交欠费信息等特征,采用主成份分析(PCA)的属性归
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设计并实现了一种基于SVM分类机(支持向量机)的入侵检测系统,它搜集移动通信客户的产品信息、呼叫行为信息(CDR)、背景资料、交欠费信息等特征,采用主成份分析(PCA)的属性归约技术对数据进行预处理,然后使用SVM分类机对测试数据进行分类,从而识别出新用户的欺诈类型.在此基础上,讨论了SVM分类机与通常的所挖掘分类技术的差别、SVM核函数的选择和RBF核函数参数的选择对分类效果的影响.实验结果表明,该系统能有效地检测出新客户的欺诈行为类型,具有很高的分类准确率.
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