基于机器学习的网络支付欺诈交易动态识别模型的构建

来源 :惠州学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yuhua1435
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
通过抓取网络支付数据包,提取网络交易信息链特征,采用迭代算法搭建网络支付交易多分类器,实现数据分类,并利用机器学习方法构建网络支付欺诈交易动态识别模型.实验结果表明:采用动态识别模型进行网络支付欺诈交易所需时间为12.71 s,传统动态识别所需识别时间为22.63 s,与传统动态识别模型相比,动态识别模型更能节省时间成本,提高了网络支付欺诈交易识别效率.
其他文献
原子转移自由基聚合(ATRP)是一种重要的自由基可控聚合方法.针对目前本科生课程中无ATRP合成聚合物的相关实验的教学现状,设计了ATRP法合成聚甲基丙烯酸缩水甘油酯的综合实验.实验内容包括单体的提纯、催化剂溶液的制备、聚合物的合成以及反应产物的分离等.测试表征包括采用核磁共振光谱监测聚合反应进程,尺寸排阻色谱法测定聚合物的分子量以及分子量分布宽度.通过锻炼学生的基本实验操作技能,加强学生对高分子表征的掌握,同时训练学生分析问题、解决问题的能力,加深对ATRP的理解和运用能力.