【摘 要】
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选择个人征信系统最新36个月9亿条查询记录,根据用户查询行为的不同波动特征进行了模型细分,探讨了4种异常查询实时监测模型。结果表明,基于数据挖掘的个人征信系统异常查询
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选择个人征信系统最新36个月9亿条查询记录,根据用户查询行为的不同波动特征进行了模型细分,探讨了4种异常查询实时监测模型。结果表明,基于数据挖掘的个人征信系统异常查询实时监测模型应用于个人查询量预测是可行的,且效果良好。该模型的成功上线和不断修正,将对个人征信系统的违规查询行为产生威慑作用,倒逼查询机构加强内部管理,合法使用信用信息,以保障信息主体的权益,促进征信市场健康发展。
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